ATLAS: A High-Difficulty, Multidisciplinary Benchmark for Frontier Scientific Reasoning [118.5] ATLASは、約800のオリジナルの問題からなる大規模で、高精度で、学際横断的な評価スイートである。
主な特徴は次のとおりである。 テストデータの漏洩を防ぐために新しく作成されたり、実質的に適応されたすべての質問を含む、高いオリジン性と汚染抵抗。
先行モデルに関する予備的な結果は、ATLASが先進的な科学的推論能力の差別化に有効であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:27:38 GMT)
SAM 3D: 3Dfy Anything in Images [99.1] 画像から形状, テクスチャ, レイアウトを予測し, 視覚的な3Dオブジェクト再構成のための生成モデルSAM 3Dを提案する。
オブジェクトの形状、テクスチャ、ポーズをアノテートするための、人間用およびモデル・イン・ザ・ループパイプラインでこれを実現する。
コードとモデルの重み付け、オンラインデモ、そしてWild 3Dオブジェクト再構築のための新しい挑戦的なベンチマークをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:31:46 GMT)
NoPo-Avatar: Generalizable and Animatable Avatars from Sparse Inputs without Human Poses [94.7] 我々は,1枚または1枚のスパース画像からアニマタブルな3次元アバターを回収する作業に取り組む。
ポーズ依存再建は, ポーズ推定がノイズの多い場合, 結果を著しく劣化させることを示す。
ポーズ入力なしで画像のみからアバターを再構成するNoPo-Avatarを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:54 GMT)
SAM 3: Segment Anything with Concepts [94.0] 概念的プロンプトに基づいて画像やビデオ中のオブジェクトを検出し,セグメントを生成し,追跡する統合モデルであるSegment Anything Model(SAM)3を提案する。
PCSはそのようなプロンプトを受け取り、一致するすべてのオブジェクトインスタンスに対してセグメンテーションマスクとIDを返す。
我々のモデルは、画像レベルの検出器と、単一のバックボーンを共有するメモリベースのビデオトラッカーで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:56 GMT)
ECPv2: Fast, Efficient, and Scalable Global Optimization of Lipschitz Functions [91.3] ECPv2は、未知のリプシッツを持つリプシッツ連続関数のグローバル最適化のためのスケーラブルで理論的に基礎付けられたアルゴリズムである。
ECPv2は最適時間境界でECPのNo-Regret保証を保ち,これらの結果により受容領域を拡大することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:30:55 GMT)
Multimodal Evaluation of Russian-language Architectures [88.0] 本稿では,ロシアの建築におけるオープンなマルチモーダル評価フレームワークであるMera Multiを紹介する。
ベンチマークはインストラクションベースで、デフォルトのテキスト、画像、オーディオ、ビデオモダリティを含んでいる。
Mera Multiは、マルチモーダルベンチマークを構築するための複製可能な方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:06:34 GMT)
WorldGen: From Text to Traversable and Interactive 3D Worlds [88.0] 本稿では,テキストプロンプトから直接,大規模でインタラクティブな3Dワールドを自動生成するシステムWorldGenを紹介する。
我々のアプローチは、自然言語記述を標準のゲームエンジン内で即座に探索または編集できる完全にテクスチャ化された環境に変換する。
この研究は、ゲーム、シミュレーション、没入型社会環境における応用のための3D生成AIのフロンティアを前進させる、アクセス可能で、大規模に生成可能な世界構築への一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:13:18 GMT)
Agent0: Unleashing Self-Evolving Agents from Zero Data via Tool-Integrated Reasoning [84.7] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、人間の計算データへの依存によって制約される。
我々は,外部データを持たない高性能エージェントを進化させる完全自律型フレームワークであるAgent0を紹介する。
Agent0は推論能力を大幅に向上させ、Qwen3-8B-Baseモデルを数学的推論で18%改善し、一般的な推論ベンチマークで24%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:01:57 GMT)
Nemotron Elastic: Towards Efficient Many-in-One Reasoning LLMs [80.7] Nemotron Elasticは推論指向のLLMを構築するためのフレームワークである。
ネストしたサブモデルを単一の親モデルに組み込む。
これらのサブモデルはそれぞれ、親モデルと重みを共有し、デプロイ中にゼロショットを抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:21 GMT)
Thinking-while-Generating: Interleaving Textual Reasoning throughout Visual Generation [79.3] Thinking- While-Generating (TwiG) は、視覚生成プロセスを通してテキスト推論を共進化させる最初のインターリーブドフレームワークである。
このフレームワークの可能性を明らかにするため、ゼロショットプロンプト、教師付き微調整、強化学習の3つの候補戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:52 GMT)
Mixture of Ranks with Degradation-Aware Routing for One-Step Real-World Image Super-Resolution [76.7] 実世界の画像超解像(Real-ISR)では、既存のアプローチは主に微調整された事前学習拡散モデルに依存している。
単一ステップ画像超解像のためのMixture-of-Ranks (MoR)アーキテクチャを提案する。
LoRAの各ランクを独立した専門家として扱う、きめ細かい専門家分割戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:11:44 GMT)
SwiTrack: Tri-State Switch for Cross-Modal Object Tracking [74.2] クロスモーダルオブジェクトトラッキング(CMOT)は、ビデオストリームが異なるモード間で切り替える間、ターゲットの一貫性を維持する新しいタスクである。
SwiTrackは3つの特別なストリームを配置することでCMOTを再定義する新しいステートスイッチングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:52:54 GMT)
Bridging VLMs and Embodied Intelligence with Deliberate Practice Policy Optimization [72.2] Deliberate Practice Policy Optimization (DPPO) はメタ認知型メタループのトレーニングフレームワークである。
DPPOは教師付き微調整(能力拡張)と強化学習(技能向上)の交互に行う
実証的には、DPPO(Pelican-VL 1.0)で視覚言語を具現化したモデルをトレーニングすると、ベースモデルよりも20.3%パフォーマンスが向上する。
私たちはモデルとコードをオープンソースにして、データとリソースのボトルネックを軽減する最初の体系的なフレームワークを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:58:04 GMT)
OpenMMReasoner: Pushing the Frontiers for Multimodal Reasoning with an Open and General Recipe [69.9] 細調整と強化学習にまたがるマルチモーダル推論のための完全透明な2段階レシピであるOpenMMReasonerを紹介する。
提案手法は,9つのマルチモーダル推論ベンチマークにおいて,Qwen2.5-VL-7B-インストラクタベースラインよりも11.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:11:45 GMT)
SkyRL-Agent: Efficient RL Training for Multi-turn LLM Agent [63.2] 本稿では,SkyRL-Agentについて紹介する。
効率的な非同期ディスパッチ、軽量ツールの統合、柔軟なバックエンドの相互運用性を提供する。
我々は、Qwen3-32B (24.4% Pass@1)からトレーニングを受けたソフトウェアエンジニアリングエージェントであるSA-SWE-32Bを、純粋に強化学習で訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:05:19 GMT)
Cognitive Foundations for Reasoning and Their Manifestation in LLMs [63.1] 我々は認知科学研究を、計算制約、メタ認知制御、知識表現、変換操作にまたがる28の認知要素の分類学に合成する。
我々は、テキスト、視覚、オーディオのモダリティにまたがる17のモデルから、170Kのトレースを54の人間の思考情報トレースとともに、初めて大規模に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:00 GMT)
Can Online GenAI Discussion Serve as Bellwether for Labor Market Shifts? [62.4] 本稿では,大規模言語モデルに関するオンライン議論が,労働市場の変化の早期指標として機能するかどうかを検討する。
我々は、公共の談話が雇用の変化の先駆けとなる領域と時間枠を特定するために、4つの異なる分析的アプローチを採用している。
調査の結果,求職率,純雇用率,在職期間,失業期間など,複数の指標で1～7ヶ月の雇用変化を事前に予測していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:18:25 GMT)
A Multi-objective Optimization Approach for Feature Selection in Gentelligent Systems [62.1] 本稿では,固有成分情報と自動機構を組み込んだシステムを指すために,ジェネリジェントシステム(Gentelligent system)という用語を用いる。
信頼性の高い故障検出手法を実装することで、製造業者は製品品質の向上、収量の増加、生産コストの削減など、いくつかのメリットを享受できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:50:55 GMT)
The Shifting Landscape of Vaccine Discourse: Insights From a Decade of Pre- to Post-COVID-19 Vaccine Posts on Social Media [61.6] 我々は、英語話者がソーシャルメディア上でワクチンについて話す方法を分析し、ソーシャルメディア投稿におけるワクチンに関する進化的物語を理解する。
最初に、2013年から2022年までのワクチンに関する1870万のキュレートされた投稿からなる、新しいデータセットを紹介した。
我々の分析は、新型コロナウイルスのパンデミックが、ワクチンに関するXユーザーの感情と言論に複雑な変化をもたらしたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:28:59 GMT)
SafeRBench: A Comprehensive Benchmark for Safety Assessment in Large Reasoning Models [60.9] LRMの安全性をエンドツーエンドに評価する最初のベンチマークであるSafeRBenchを紹介する。
私たちは、リスクカテゴリとレベルを入力設計に組み込んだ先駆者です。
我々は,長い推論トレースを意味的に一貫性のある単位にセグメント化するためのマイクロシンクのチャンキング機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:41:06 GMT)
Early science acceleration experiments with GPT-5 [58.3] 本研究は, GPT-5が現在進行中の研究において, 新たな具体的なステップを生み出した事例をまとめたものである。
これらの例では、AIがどのように仕事を加速し、どこで不足したのかを強調している。
我々は,人間作家と GPT-5 とのインタラクションを,AI との実りあるコラボレーションの例として記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:04:23 GMT)
When Alignment Fails: Multimodal Adversarial Attacks on Vision-Language-Action Models [58.0] 我々は,White-box設定とBlack-box設定の両方の下で,組込みVLAモデルのマルチモーダル対向ロバスト性に関する総合的研究であるVLA-Foolを紹介する。
自動生成および意味的に誘導されるプロンプトフレームワークを最初に開発する。
LIBEROベンチマークの実験では、小さなマルチモーダル摂動でさえ大きな行動偏差を引き起こすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:14:32 GMT)
Evolution Strategies at the Hyperscale [57.8] 本稿では,大集団にバックプロップフリーな最適化を拡大するための進化戦略(ES)アルゴリズムEGGROLLを紹介する。
ESは、微分不可能またはノイズの多い目的を処理できる強力なブラックボックス最適化手法のセットである。
EGGROLLはランダム行列を$Ain mathbbRmtimes r, Bin mathbbRntimes r$ with $rll min(m,n)$ とすることでこれらのボトルネックを克服し、低ランク行列摂動を$A Btop$とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:56:05 GMT)
MHR: Momentum Human Rig [56.9] 我々は,ATLASの切り離された骨格・形状パラダイムと,モメンタム図書館に触発されたフレキシブルで現代的なリグとポーズ修正システムを組み合わせた,パラメトリックな人体モデル MHR を提案する。
我々のモデルは、表現的で解剖学的に妥当な人間のアニメーションを可能にし、非線形ポーズ補正をサポートし、AR/VRとグラフィックパイプラインの堅牢な統合のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:32:28 GMT)
Labels Matter More Than Models: Quantifying the Benefit of Supervised Time Series Anomaly Detection [56.3] 時系列異常検出(TSAD)は、しばしばラベル不足によって制約される重要なデータマイニングタスクである。
現在の研究は、主に教師なし時系列異常検出に焦点を当てている。
本稿では,アーキテクチャの複雑さがTSADの最適経路である,という前提に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:32:49 GMT)
Progressive Supernet Training for Efficient Visual Autoregressive Modeling [56.2] 本稿では,パラダイムとフルネットワークの両方の世代品質のフロンティアを突破するトレーニング戦略を提案する。
ImageNetの実験では、事前訓練されたVAR-d30、VARiant-d16、VARiant-d8と比べ、ほぼ同等の品質を実現している。
VARiant-d2は3.5倍のスピードアップと80%のメモリ削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:59:24 GMT)
VTinker: Guided Flow Upsampling and Texture Mapping for High-Resolution Video Frame Interpolation [55.9] 本稿では,ガイドフローアップサンプリング (GFU) とテクスチャマッピング (Texture Mapping) の2つのコアコンポーネントからなるビデオフレーム補間 (VFI) パイプライン VTinker を提案する。
本研究では,ガイドフローアップサンプリング (GFU) とテクスチャマッピング (Texture Mapping) の2つのコアコンポーネントからなる新しいVFIパイプラインであるVTinkerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:30:16 GMT)
AICC: Parse HTML Finer, Make Models Better -- A 7.3T AI-Ready Corpus Built by a Model-Based HTML Parser [55.6] 我々は、コンテンツ抽出をシーケンスラベリング問題として再構成する新しい抽出パイプラインであるMinerU-HTMLを紹介する。
MainWebBenchでは、7,887の注釈付きWebページ、MinerU-HTML 81.8%のROUGE-N F1をTrfilaturaの63.6%と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:15:23 GMT)
Incorporating Self-Rewriting into Large Language Model Reasoning Reinforcement [54.6] 自己書き起こしフレームワークを導入し、モデルが独自の推論テキストを書き直し、その後、書き直し推論から学習し、内部思考プロセスの品質を向上させる。
アルゴリズム設計において、モデルの一貫した正当性によって定義される「単純な」サンプルのみを書き換える選択的な書き換え手法を提案する。
モデルサイズが異なる多様なタスクの実験は、自己書き換えの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:10:52 GMT)
LLMs-based Augmentation for Domain Adaptation in Long-tailed Food Datasets [54.5] 食品認識におけるこれらの課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)を用いた枠組みを提案する。
まず LLM を利用して食品イメージを解析し,食品のタイトルや材料を生成する。
そして、生成したテキストと食品の画像を異なるドメインから共有埋め込み空間に投影し、ペアの類似性を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:38:56 GMT)
MiMo-Embodied: X-Embodied Foundation Model Technical Report [53.3] 私たちはMiMo-Embodiedをオープンソースとして公開しました。
MiMo-Embodiedはタスクプランニング、アフォーマンス予測、空間理解において17のAIベンチマークにまたがる新たな記録を設定している。
これらのタスク全体で、MiMo-Embodiedは既存のオープンソース、クローズドソース、および特別なベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:34:55 GMT)
V-ReasonBench: Toward Unified Reasoning Benchmark Suite for Video Generation Models [53.0] V-ReasonBenchは、4つの主要な次元にわたるビデオ推論を評価するために設計されたベンチマークである。
6つの最先端ビデオモデルの評価は、明らかに次元的な違いを示している。
全体として、V-ReasonBenchは、ビデオ推論を測定する統一的で再現可能なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:42 GMT)
Unsupervised Discovery of Long-Term Spatiotemporal Periodic Workflows in Human Activities [52.7] 580個のマルチモーダル・ヒューマン・アクティビティ・シーケンスからなる最初のベンチマークを導入する。
このベンチマークは、現実世界のアプリケーションと整合した3つの評価タスクをサポートする。
また、多様な周期的ワークフローパターンをモデル化するための軽量でトレーニング不要なベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:11:12 GMT)
Dexterity from Smart Lenses: Multi-Fingered Robot Manipulation with In-the-Wild Human Demonstrations [52.3] 自然環境で日々のタスクを行う人間から、マルチフィンガーロボットポリシーを学ぶことは、ロボットコミュニティにとって長年の大きな目標だった。
AINAは、Aria Gen 2メガネを使用して、どこでも、どこでも、あらゆる環境で収集されたデータから、マルチフィンガーポリシーを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:02 GMT)
Taming the Long-Tail: Efficient Reasoning RL Training with Adaptive Drafter [52.1] 強力な推論能力を持つ大規模言語モデル(LLM)のトレーニングは、複雑な問題解決において新たなフロンティアを解放する重要なマイルストーンとなる。
本稿では,適応的投機的復号化を組み込むことで,RL学習の無作為に推論を高速化するシステムであるTLTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:25 GMT)
SafeR-CLIP: Mitigating NSFW Content in Vision-Language Models While Preserving Pre-Trained Knowledge [51.6] SaFeR-CLIPは安全性と性能を調整し、以前の方法に比べて最大8.0%のゼロショット精度を回復する。
NSFW-Capsは、分散シフト下での安全性をテストするために、1000の高度に整合したペアの新しいベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:15 GMT)
Selective Mixup for Debiasing Question Selection in Computerized Adaptive Testing [50.8] コンピュータ適応テスト (Computerized Adaptive Testing, CAT) は、オンライン教育プラットフォームにおける学習者の習熟度を評価する技術である。
選択バイアスは、質問選択が推定された熟練度に強く影響されるため生じる。
本稿では,Cross-Attribute Examinee RetrievalとSelective Mixup-based Regularizationの2つの主要なモジュールからなるデバイアス化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:20:32 GMT)
AssurAI: Experience with Constructing Korean Socio-cultural Datasets to Discover Potential Risks of Generative AI [50.8] 我々は、生成AIの安全性を評価するための、韓国の新たな品質管理マルチモーダルデータセットAssurAIを紹介する。
韓国の社会文化的文脈における普遍的な害と関連性の両方をカバーするために,確立された枠組みから適応した,35の異なるAIリスク要因の分類法を定義した。
AssurAIは、テキスト、画像、ビデオ、オーディオにまたがる11,480のインスタンスからなる大規模な韓国のマルチモーダルデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:59:42 GMT)
Mantis: A Versatile Vision-Language-Action Model with Disentangled Visual Foresight [49.9] 本稿では,DVF(Disentangled Visual Foresight)を特徴とする新しいフレームワークであるMantisを紹介する。
Mantisは、メタクエリと拡散トランスフォーマー(DiT)ヘッドを組み合わせて、バックボーンから視覚的予測を分離する。
マンティスは微調整後のLIBEROベンチマークで96.7%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:30:23 GMT)
SurvAgent: Hierarchical CoT-Enhanced Case Banking and Dichotomy-Based Multi-Agent System for Multimodal Survival Prediction [49.4] マルチモーダルサバイバル予測のための最初の階層的チェーン・オブ・シント(CoT)強化マルチエージェントシステムであるSurvAgentを紹介する。
SurvAgentは2つの段階から構成される: WSI-Gene CoT-Enhanced Case Bank Constructionは、低磁化スクリーニング、クロスモーダル類似性-アウェアパッチマイニング、および病理画像に対する信頼-アウェアパッチマイニングを通じて階層解析を使用する。
二分法に基づくMulti-Expert Agent Inferenceは、RAGを介して類似の事例を検索し、段階的間隔改善による専門家予測とマルチモーダルレポートを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:41:44 GMT)
EvoLMM: Self-Evolving Large Multimodal Models with Continuous Rewards [48.8] 本稿では,1つのバックボーンモデルから2つの協調エージェントをインスタンス化する自己進化型フレームワークEvoLMMを提案する。
この動的なフィードバックは、情報的クエリの生成と構造化推論の洗練の両方を促進する。
私たちのコードとモデルはhttps://github.com/mbzuai-oryx/EvoLMMで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:54 GMT)
TimeViper: A Hybrid Mamba-Transformer Vision-Language Model for Efficient Long Video Understanding [48.5] 我々は、長いビデオ理解の課題に取り組むために設計されたハイブリッドビジョン言語モデルであるTimeViperを紹介する。
TimeViperは、状態空間モデルの効率性とアテンションメカニズムの表現性を組み合わせたハイブリッドなMamba-Transformerバックボーンを採用している。
この研究は、ハイブリッドなMamba-Transformerアーキテクチャを開発し、解釈し、圧縮するための最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:48:21 GMT)
An Image Is Worth Ten Thousand Words: Verbose-Text Induction Attacks on VLMs [48.1] 本稿では,良性画像に知覚不能な逆方向の摂動を注入する新しい動詞文誘導攻撃(VTIA)を提案する。
まず、敵のプロンプトを自動的に識別する強化学習戦略を用いて、敵のプロンプト検索を行う。
次に、入力画像の対角的例を作成するために、視線対応摂動最適化を行い、摂動画像の視覚的埋め込みと対角的プロンプトの類似性を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:03:43 GMT)
Target Refocusing via Attention Redistribution for Open-Vocabulary Semantic Segmentation: An Explainability Perspective [48.0] 本研究では,人間の注意を標的領域へ向けて注意を向けるために,注意喚起行動のエミュレートを行うトレーニングフリーアプローチを提案する。
提案手法は,高い推論効率を維持しつつ,8つのベンチマーク上でのSOTA性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:16:33 GMT)
Sparse Autoencoders are Topic Models [47.6] 本研究では,スパースオートエンコーダ(SAE)がトピックモデルとして自然に理解可能であることを示す。
我々は、SAEをトレーニングして再利用可能なトピック原子を学習するトピックモデリングフレームワークであるSAE-TMを紹介する。
木版印刷における画像データセットの主題構造と時間経過に伴うトピックの変化を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:37:54 GMT)
CAMS: Towards Compositional Zero-Shot Learning via Gated Cross-Attention and Multi-Space Disentanglement [47.6] 合成ゼロショット学習 (CZSL) は, 対象と属性の概念を学習し, 未知の合成を認識することを目的としている。
視覚的特徴から意味的特徴を抽出し,多次元空間における意味的ゆがみを実行することを目的としたCAMSを提案する。
CAMSは、クローズドワールドとオープンワールドの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:00:17 GMT)
CONFIDE: Hallucination Assessment for Reliable Biomolecular Structure Prediction and Design [46.1] 本稿では,位相的フラストレーションを定量化する自己評価尺度であるCODE(Chain of Diffusion Embeddings)を提案する。
エネルギー的およびトポロジ的視点を組み合わせた統合評価フレームワークであるCONFIDEを提案する。
データ駆動の埋め込みと理論的な洞察を組み合わせることで、CODEとConFIDEは、幅広い生体分子システムで既存の指標より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:38:46 GMT)
ATLAS: Efficient Atom Rearrangement for Defect-Free Neutral-Atom Quantum Arrays Under Transport Loss [46.0] ニュートラル原子量子コンピュータは、光学格子に配列された個別に閉じ込められた原子の量子ビットを符号化する。
アルゴリズムはランダムにロードされた$W times W$格子を欠陥のない$L times L$サブアレイに変換する。
アルゴリズムは, 対象次元の必要初期サイズの線形化と線形化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:32:35 GMT)
An Agent-Based Framework for the Automatic Validation of Mathematical Optimization Models [46.0] 本稿では,最適化モデルの自動検証のためのエージェントベース手法を提案する。
実験を通して、このエージェントが提供する検証の質の高さを、突然変異カバレッジと呼ばれるよく知られたソフトウェアテストの指標として示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:03:07 GMT)
BITS for GAPS: Bayesian Information-Theoretic Sampling for hierarchical GAussian Process Surrogates [45.9] 本稿では,階層型GAussian Process Surrogates (BITS for GAPS) のためのベイズ情報理論サンプリングについて紹介する。
BITS for GAPSは、既知の物理がシステムの一部を支配しているシリアルハイブリッドモデリングをサポートする。
候補入力位置から得られる期待情報を定量化するエントロピーに基づく取得関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 21:36:21 GMT)
Fairness in Multi-modal Medical Diagnosis with Demonstration Selection [45.8] 人口動態的バランスと意味論的関連性のあるデモを構築するフェアネス・アウェア・デモ・セレクション(FADS)を提案する。
FADSは、性別、人種、民族に関する格差を一貫して減らし、高い精度を維持している。
これらの結果は、公平な医用画像推論のためのスケーラブルでデータ効率のよいソリューションとして、フェアネスを意識したコンテキスト内学習の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:38:00 GMT)
SceneDesigner: Controllable Multi-Object Image Generation with 9-DoF Pose Manipulation [44.8] SceneDesignerは、正確で柔軟な9-DoFポーズ操作の方法である。
新しい表現であるCNOCSマップは、カメラビューから9Dのポーズ情報をエンコードする。
新しいデータセットであるObjectPose9Dは、さまざまなソースの画像と9Dのポーズアノテーションを集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:25 GMT)
Towards Overcoming Data Scarcity in Nuclear Energy: A Study on Critical Heat Flux with Physics-consistent Conditional Diffusion Model [44.6] 拡散モデル(DM)のような深層生成モデルは、統計的にトレーニングデータに類似した高忠実な合成サンプルを生成することができる。
本稿では,核エネルギー応用におけるデータ不足を克服するためのDMの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:19:03 GMT)
CompTrack: Information Bottleneck-Guided Low-Rank Dynamic Token Compression for Point Cloud Tracking [43.9] LiDARポイントクラウドにおける3Dオブジェクトトラッキングは、コンピュータビジョンと自律運転において重要なタスクである。
成功をおさめたにもかかわらず、ポイントクラウドの本質的な分散性は、二重冗長性の問題をもたらす。
我々は、ポイントクラウドにおける両方の冗長性を体系的に排除する、新しいエンドツーエンドフレームワークであるCompTrackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:27:47 GMT)
SeSE: A Structural Information-Guided Uncertainty Quantification Framework for Hallucination Detection in LLMs [43.8] 本稿では,大規模言語モデル固有の意味的不確かさを定量化する,原則的UQフレームワークを提案する。
我々は,指向性セマンティック依存をキャプチャする適応的にスペーシングされた有向グラフ構築アルゴリズムを開発した。
そして階層的抽象化を通じて潜在意味構造情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:54:12 GMT)
QASER: Breaking the Depth vs. Accuracy Trade-Off for Quantum Architecture Search [43.7] 量子コンピューティングは重要な課題に直面している: 複雑な計算に必要な高い精度と低回路深度の必要性のバランス。
我々は,textbfQASERと呼ばれる,工学的な報酬関数を特徴とする新しい強化学習手法を提案する。
最大50%の精度向上を実現し、2量子ゲート数と深さを20%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:53:38 GMT)
Dataset Distillation for Pre-Trained Self-Supervised Vision Models [43.5] データセットの蒸留は、モデルのトレーニングが実際のサンプルのより大きなデータセットでトレーニングされた同じモデルのパフォーマンスを再現するような、小さな合成画像のセットを見つけることを目的としている。
線形勾配マッチング(Linear Gradient Matching)と呼ばれる課題に対して,データセットの蒸留法を導入する。
提案手法は,すべての実像ベースラインを上回り,事前学習された視覚モデルに対して顕著に一般化する合成データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:57 GMT)
Rate-optimal community detection near the KS threshold via node-robust algorithms [43.5] 我々は,n$ノードを,クラスタ内およびクラスタ間接続を伴う$k$に均等に分割したEmphsymmetric $k$stochasticブロックモデルを用いて,コミュニティ検出について検討した。
我々の主な成果は、ロバストな多数決投票による新しいグラフ分割アルゴリズムであり、KS閾値付近での初期推定を行うために、誤分類率を1/mathrmpoly(k)に大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:11:01 GMT)
CARE-RAG - Clinical Assessment and Reasoning in RAG [43.1] 大規模言語モデル(LLM)における検索と推論のギャップについて検討する。
推論の正確性,一貫性,忠実度を計測する評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:44:55 GMT)
Do Not Merge My Model! Safeguarding Open-Source LLMs Against Unauthorized Model Merging [42.9] 本稿では,無許可のマージを積極的に防止するプラグイン・アンド・プレイ・ディフェンスであるMergeBarrierを提案する。
実験により、MergeBarrierは、無視できる精度の損失を伴うモデルのマージ盗難を効果的に防いでいることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:30:50 GMT)
Medusa: Detecting and Removing Failures for Scalable Quantum Computing [42.4] 本稿では,回路故障率を下げる自動コンパイル手法であるMedusaを紹介する。
M Medusaはフラグを使用して、ハイウェイトエラーの欠如を予測する。
フラグ量子ビットの局所的なフォールトトレランスがわずかに向上すると、量子回路全体の故障率が低下する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:10:35 GMT)
TOD-ProcBench: Benchmarking Complex Instruction-Following in Task-Oriented Dialogues [42.2] 現実世界のタスク指向対話(TOD)では、エージェントは複雑な命令に厳密に従わなければならない。
既存のTODベンチマークはしばしばこれらの命令の複雑な性質を単純化する。
複雑できめ細かい制約を持つ複雑なプロセス命令を特徴とするベンチマークTOD-ProcBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:10:30 GMT)
iLTM: Integrated Large Tabular Model [41.8] iLTMは、木由来の埋め込み、次元に依存しない表現、メタトレーニングされたハイパーネットワーク、多層パーセプトロン、単一のアーキテクチャ内での検索を統一する統合された大型タブラルモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 00:20:16 GMT)
Learning Tractable Distributions Of Language Model Continuations [41.0] 隠れマルコフモデル (HMM) のようなトラクタブルなサロゲートは継続よりも分布を近似し、復号時間でモデルの次トーケンロジットを調整する。
そこで我々はLearning to Look Ahead (LTLA)を提案する。これはリッチプレフィックスエンコーディングのための同じベース言語モデルと、正確な継続確率を計算する固定トラクタブルサロゲートモデルとを組み合わせたハイブリッドアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:17:19 GMT)
D-GARA: A Dynamic Benchmarking Framework for GUI Agent Robustness in Real-World Anomalies [39.7] 実世界の異常におけるAndroid GUIエージェントの堅牢性を評価するためのベンチマークフレームワークD-GARAを提案する。
D-GARAフレームワークをベースとして、一般的に使われているAndroidアプリケーションに組込み異常のあるベンチマークを構築し、注釈付けする。
総合的な実験と結果は、異常に富む環境に曝露した場合、最先端のGUIエージェントの性能低下を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:43:46 GMT)
ELPO: Ensemble Learning Based Prompt Optimization for Large Language Models [39.7] 本稿では,より正確で堅牢な結果を得るために,ELPO(Ensemble Learning Based Prompt Optimization)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
ELPOは、アンサンブル学習の概念に触発され、投票機構を実行し、共有生成戦略を導入する。
ELPOは、迅速な生成と探索プロセスのためのより効率的なアルゴリズムを創造的に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:27:26 GMT)
A Vector Symbolic Approach to Multiple Instance Learning [39.6] 複数のインスタンス学習タスクは厳格な論理的制約を課す: バッグが正であることと、その内の少なくとも1つのインスタンスが正であること。
近年の研究では、ディープラーニングベースのMILアプローチがそれに違反していることが示されており、パフォーマンス指標の膨らみと一般化の低さにつながっている。
本稿では,ベクトルアーキテクチャ(VSAs)に基づく新しいMILフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 20:48:02 GMT)
Efficient Chromosome Parallelization for Precision Medicine Genomic Workflows [39.4] 精密医療に用いられる大規模なゲノムデータセットは、サンプル毎に数十ギガバイトに及ぶデータセットを処理することができる。
単純な静的リソース割り当てメソッドは、染色体単位のRAM要求における可変性を扱うのに苦労する。
染色体レベルのバイオインフォマティクスの適応的でRAM効率の良い並列化のための複数のメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:14:56 GMT)
Upsample Anything: A Simple and Hard to Beat Baseline for Feature Upsampling [38.2] Upsample Anythingは、低解像度の機能をトレーニングなしで高解像度のピクセル単位の出力に復元する。
224x224イメージあたりの$approx0.419テキストのみで動作し、セマンティックセグメンテーション、深さ推定、深さと確率マップのアップサンプリングにおける最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:27:53 GMT)
Real-Time Inference for Distributed Multimodal Systems under Communication Delay Uncertainty [37.2] 接続されたサイバー物理システムは、複数のデータストリームからのリアルタイム入力に基づいて推論を行う。
本稿では,適応時間窓を用いたニューラルインスパイアされたノンブロッキング推論パラダイムを提案する。
我々のフレームワークは、精度-遅延トレードオフをきめ細かな制御で堅牢なリアルタイム推論を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:48:54 GMT)
Arbitrary-Resolution and Arbitrary-Scale Face Super-Resolution with Implicit Representation Networks [37.1] フェース・スーパーレゾリューション(FSR)は、低解像度の顔画像を改善するための重要な技術である。
本稿では,暗黙的表現ネットワーク(ARASFSR)を用いたArbitrary-Resolution and Arbitrary-Scale FSR法を提案する。
ARASFSRは2次元の深い特徴、局所的な相対座標、およびアップサンプリングスケール比を用いて、各ターゲットピクセルのRGB値を予測し、アップサンプリングスケールで超解像を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:21:58 GMT)
PrIntMesh: Precise Intersection Surfaces for 3D Organ Mesh Reconstruction [37.1] PrIntMeshはテンプレートベースのトポロジ保存フレームワークで、臓器を統一されたシステムとして再構築する。
心臓,海馬,肺に効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:50:56 GMT)
Molecular resonance identification in complex absorbing potentials via integrated quantum computing and high-throughput computing [36.9] 本研究では,分子共鳴同定の問題を量子-古典的量子固有解法のハイブリッドネットワークに抽出するために,複素吸収ポテンシャル形式を利用したアルゴリズムを開発した。
シミュレーション量子プロセッサにおける共振エネルギーと波動関数を,現在および計画中の仕様で同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:28:05 GMT)
High-Fidelity Raman Spin-Dependent Kicks in the Presence of Micromotion [36.8] 波長可変の連続波レーザーの振幅変調によるナノ秒ラマンパルスを用いたイオン捕捉用高忠実単一量子スピン依存キック(SDK)を提案する。
逆キックを抑止するRF位相と周波数の最適選択を同定し,マイクロモーションの存在下でSDK性能を維持するための汎用手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:16:58 GMT)
CoSP: Reconfigurable Multi-State Metamaterial Inverse Design via Contrastive Pretrained Large Language Model [36.0] コントラスト付き事前学習型大言語モデル(LLM)に基づく知的逆設計法を提案する。
CoSPは、任意の多状態多バンド光応答に対して対応する薄膜メタマテリアル構造を設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:15:10 GMT)
AutoBackdoor: Automating Backdoor Attacks via LLM Agents [35.2] バックドア攻撃は、大規模言語モデル(LLM)の安全なデプロイに深刻な脅威をもたらす
本研究では,バックドアインジェクションを自動化するための一般的なフレームワークであるtextscAutoBackdoorを紹介する。
従来のアプローチとは異なり、AutoBackdoorは強力な言語モデルエージェントを使用して、セマンティックコヒーレントでコンテキスト対応のトリガーフレーズを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:58:54 GMT)
SpellForger: Prompting Custom Spell Properties In-Game using BERT supervised-trained model [35.2] 本稿では,SpellForgerを提案する。SpellForgerは,自然言語のプロンプトを書くことで,プレイヤーがカスタムの呪文を作成できるゲームである。
ゲームはUnity Game Engineで開発され、AIバックエンドはPythonで開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:37:16 GMT)
Hybrid coupling with operator inference and the overlapping Schwarz alternating method [35.0] 本稿では,サブドメイン-局所非侵入型演算子推論 (OpInf) とサブドメイン-局所高忠実フルオーダーモデル (FOM) を重なり合うシュワルツ交互法 (O-SAM) を用いて結合する新しいハイブリッド手法を提案する。
提案手法は,マルチスケールモデリングとシミュレーションにおける重要な課題,特に従来の高忠実度シミュレーションに関連する長大かつ複雑なメッシュ生成要件に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:30:23 GMT)
MamTiff-CAD: Multi-Scale Latent Diffusion with Mamba+ for Complex Parametric Sequence [34.9] MamTiff-CADはCADパラメトリックコマンドシーケンス生成フレームワークである。
マルチスケールの潜在表現にTransformerベースの拡散モデルを用いる。
実験により,MamTiff-CADは復元作業と生成作業の両方において最先端の性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:39:10 GMT)
BOP-ASK: Object-Interaction Reasoning for Vision-Language Models [34.6] 視覚言語モデル (VLM) は空間推論ベンチマークにおいて顕著な性能を達成した。
現在のベンチマークでは、高レベルな関係をテストするが、現実世界のアプリケーションに必要な詳細な空間的理解は無視されている。
BOP-ASKは、トレーニングとベンチマークの両方のためのオブジェクトインタラクション推論のための、新しい大規模データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:54:15 GMT)
MRI Super-Resolution with Deep Learning: A Comprehensive Survey [34.3] 高分解能(HR)磁気共鳴イメージング(MRI)は多くの臨床および研究用途において重要である。
超解像(SR)はこれらの課題を克服するための有望な計算手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:36:07 GMT)
Learning from Dense Events: Towards Fast Spiking Neural Networks Training via Event Dataset Distillation [33.3] イベントカメラは明るさの変化を感知し、バイナリ非同期イベントストリームを出力する。
彼らのバイオインスパイアされたダイナミクスはニューラルネットワーク(SNN)とよく一致しており、従来のビジョンシステムに代わる有望なエネルギー効率の代替手段を提供する。
本稿では,SNNにおける最初のデータセット蒸留フレームワークであるbfPACE(text-Aligned Condensation for Events)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:00:45 GMT)
NutriScreener: Retrieval-Augmented Multi-Pose Graph Attention Network for Malnourishment Screening [33.3] NutriScreenerは検索強化多目的グラフアテンションネットワークである。
これは、CLIPベースの視覚埋め込み、クラスブートされた知識検索、コンテキスト認識を組み合わせたものだ。
0.79のリコール、0.82のAUC、より低いRMSEを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:20:42 GMT)
PartUV: Part-Based UV Unwrapping of 3D Meshes [33.1] PartUVは部分ベースのUVアンラッピングパイプラインで、歪みの少ない部分整列チャートを生成する。
PartUVは、人造、CAD、AI生成、共通形状を含む4つの多様なデータセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:58:39 GMT)
Variational Quantum Integrated Sensing and Communication [32.3] 情報通信における量子キャリアの絡み合いを利用した量子統合センシング通信(QISAC)プロトコルを導入し,超高密度符号化と量子センシングの両方を実現する。
QISACプロトコルは古典的な通信速度とパラメータ推定の精度のトレードオフを柔軟に達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:50:34 GMT)
TeamPath: Building MultiModal Pathology Experts with Reasoning AI Copilots [32.2] 我々は,大規模な病理組織学データセットに基づく強化学習とルータ強化ソリューションを活用したAIシステムであるTeamPathを紹介する。
TeamPathは、専門家レベルの疾患診断、パッチレベルの情報要約、モダリティ生成のための仮想アシスタントとして機能する。
私たちはYale School of Medicineの病理学者と共同で、TeamPathがより効率的に働くことができることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:29:35 GMT)
InfCode: Adversarial Iterative Refinement of Tests and Patches for Reliable Software Issue Resolution [31.9] InfCodeは、リポジトリレベルの自動イシュー解決のための、対向的なマルチエージェントフレームワークである。
InfCodeは、テストパッチジェネレータとコードパッチジェネレータの間の逆インタラクションを通じて、テストとパッチの両方を反復的に洗練する。
DeepSeek-V3やClaude 4.5 Sonnetといったモデルを用いたSWE-bench LiteとSWE-benchの検証実験は、InfCodeが一貫して強力なベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:04:21 GMT)
Solving Spatial Supersensing Without Spatial Supersensing [31.8] Cambrian-Sは、空間的スーパーセンシングでビデオワールドモデルを改善するための第一歩を踏み出す。
本研究では,Cambrian-Sを2つのベンチマークで解析する。
VSRのようなベンチマークは,空間認識や世界モデリング,空間スーパーセンシングを使わずにほぼ解決可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:57:05 GMT)
InfCode-C++: Intent-Guided Semantic Retrieval and AST-Structured Search for C++ Issue Resolution [31.4] INFCODE-C++は、エンドツーエンドの課題解決のための最初のC++対応自律システムである。
このシステムは、セマンティックコードインテント検索と決定論的AST構造化クエリという2つの補完的な検索メカニズムを組み合わせる。
解像度は25.58%で、MSWEエージェントのパフォーマンスを倍増する10.85ポイントで最強の先行エージェントを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:05:26 GMT)
Simba: Towards High-Fidelity and Geometrically-Consistent Point Cloud Completion via Transformation Diffusion [31.3] 分散学習問題として,ポイントワイズ変換の回帰を再構成する新しいフレームワークであるSimbaを紹介する。
提案手法は, 対称性の先行と拡散モデルの強力な生成能力を統合し, インスタンス固有の記憶を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:02:42 GMT)
TriDiff-4D: Fast 4D Generation through Diffusion-based Triplane Re-posing [30.5] TriDiff-4Dは、拡散ベースの3次元平面再構成を用いて、高品質で時間的に整合した4Dアバターを生成する新しい4D生成パイプラインである。
TriDiff-4Dは、大規模な3Dおよびモーションデータセットから3D構造とモーション先行を明示的に学習することにより、時間的一貫性、運動精度、計算効率、視覚的忠実性に優れた骨格駆動の4D生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:03 GMT)
Revisiting Audio-language Pretraining for Learning General-purpose Audio Representation [30.4] 我々は,大規模音声テキストコーパスの制限,キャプションの多様性の不足,系統的な探索と評価の欠如の3つの主要な障壁を同定した。
以上の結果から,音声による事前学習が,競合的かつ伝達可能な表現をもたらすことが示された。
これらの知見は,汎用音声表現への有効な経路として,音声事前学習を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:17:35 GMT)
Learning to Think Fast and Slow for Visual Language Models [29.9] 本稿では,タスクの難易度に応じて,視覚言語モデルで高速・低速な思考モードを切り替える,シンプルなRLアプローチを提案する。
我々のモデルはDualMindVLMと呼ばれ、ベースモデルよりも大幅に優れ、最先端のビジュアル推論モデルと同等の性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:48 GMT)
"To Survive, I Must Defect": Jailbreaking LLMs via the Game-Theory Scenarios [29.9] スケーラブルなブラックボックスジェイルブレイクフレームワークであるGame-Theory Attack (GTA)を提案する。
GTAは攻撃者の安全に配慮したLLMに対するインタラクションを形式化する。
GTA は Deepseek-R1 などの LLM 上で95% 以上の ASR を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:56:00 GMT)
Codec2Vec: Self-Supervised Speech Representation Learning Using Neural Speech Codecs [29.8] Codec2Vecは、離散音声単位のみに依存する最初の音声表現学習フレームワークである。
このアプローチには、データストレージと送信効率の改善、トレーニングの高速化、データプライバシの向上など、いくつかのメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:46:15 GMT)
Degradation-Aware Hierarchical Termination for Blind Quality Enhancement of Compressed Video [29.6] 圧縮ビデオ(QECV)研究における既存の品質向上は、主に既知の量子化パラメータ(QP)に依存している。
本稿では,映像コンテンツから高次元・マルチスケールの劣化表現を分離・抽出し,人工物除去を誘導する,事前学習型劣化表現学習モジュールを提案する。
実験の結果,提案手法は性能を著しく向上し,QP=22の最先端ブラインド法に比べてPSNRが110%向上した(0.31dBから0.65dB)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:19:41 GMT)
Multi-Order Matching Network for Alignment-Free Depth Super-Resolution [29.2] 本稿では,不整合RGBから最も関連性の高い情報を適応的に検索し,選択する新しいアライメントフリーフレームワークを提案する。
実験により、MOMNetは最先端のパフォーマンスを達成し、優れた堅牢性を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:44:51 GMT)
Fantastic Bugs and Where to Find Them in AI Benchmarks [28.6] 本稿では, 応答パターンの統計的解析を利用して, 潜在的に無効な質問にフラグを付ける手法を提案する。
我々のアプローチは、平均スコアがモデル性能を十分に要約する、AI評価で一般的に使用されるコア仮定に基づいています。
提案手法は,9つの広く使用されているベンチマークにおいて,最大84%の精度で問題のある問題を特定するために専門家のレビューをガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:49:21 GMT)
An Efficient LLM-based Evolutional Recommendation with Locate-Forget-Update Paradigm [28.6] 大規模言語モデル(LLM)は、逐次レコメンデーションにおいて例外的なパフォーマンスを示している。
LLMベースのレコメンデータシステム(LLMRec)の採用は、既存のeコマースプラットフォームでますます広まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:36:58 GMT)
DDTime: Dataset Distillation with Spectral Alignment and Information Bottleneck for Time-Series Forecasting [28.0] 時系列予測は多くの領域で基本となっているが、正確なモデルを訓練するには大規模なデータセットと計算資源が必要となることが多い。
本稿では,一階凝縮分解に基づく軽量・プラグイン蒸留フレームワークDDTimeを提案する。
DDTimeは既存の蒸留法を一貫して上回り、約30%の精度向上を実現し、約2.49%の計算オーバーヘッドを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:50:09 GMT)
Beyond Visual Cues: Leveraging General Semantics as Support for Few-Shot Segmentation [27.4] Few-shot segmentationはメタラーニングパラダイムによる限られたサポートサンプルのガイダンスの下で、新しいクラスをセグメンテーションすることを目的としている。
既存の手法は主にメタガイダンスとしてサポートイメージからの参照をマイニングする。
支援画像からの参照は必須ではないかもしれないし、支援の役割の鍵は、訓練されたクラスと訓練されていないクラスの両方に対して、バイアスのないメタガイダンスを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:04:53 GMT)
TetraSDF: Precise Mesh Extraction with Multi-resolution Tetrahedral Grid [27.1] TetraSDFは、ReLU分析アフィンで表されるニューラルサインされた距離関数の正確な分析メッシュフレームワークである。
エンコーダのメトリックから導出される固定入力器は、指向性バイアスを低減し、トレーニングを安定化させる。
複数のベンチマークにおいて、TetraSDFはSDF再構成精度において既存のグリッドベースのエンコーダと一致または上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:53:52 GMT)
Multi-Domain Security for 6G ISAC: Challenges and Opportunities in Transportation [26.9] 統合センシング通信(ISAC)は6G対応輸送の中心となる。
本稿では、ISACが引き起こす3つのドメインにおけるユニークなセキュリティ上の課題と機会について述べる。
ドメイン間の保護を統一する統合セキュリティフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:46:59 GMT)
Kandinsky 5.0: A Family of Foundation Models for Image and Video Generation [26.8] Kandinsky 5.0は、高解像度画像と10秒のビデオ合成のための最先端の基礎モデルのファミリーである。
フレームワークは、Kandinsky 5.0 Image Lite、Kandinsky 5.0 Video Lite、Kandinsky 5.0 Video Proの3つのコアラインアップで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:09:51 GMT)
Improving Iterative Gaussian Processes via Warm Starting Sequential Posteriors [26.1] そこで本研究では,大規模線形系の解の収束性を改善する手法を提案する。
これは増分的なデータ付加を伴うタスクにおいて重要なことであり、我々の手法は、許容度を解く際にスピードアップを達成し、また、固定された計算予算下でのベイズ性能の向上も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:20:51 GMT)
Can MLLMs Read the Room? A Multimodal Benchmark for Assessing Deception in Multi-Party Social Interactions [26.1] 高度な推論能力にもかかわらず、最先端のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は明らかに人間の知能のコアコンポーネントを欠いている。
新しいタスクであるMIDA(Multimodal Interactive Deception Assessment)を導入する。
本論文では,各文に対して,テキストとビデオの同期化を実現する新しいマルチモーダルデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:44:21 GMT)
DEVAL: A Framework for Evaluating and Improving the Derivation Capability of Large Language Models [25.8] 人間の推論は、入力に対する特定の種類の変化に基づいて出力に対応する変更を導出することができる。
この推論パターンは、大規模言語モデルでは包括的に説明または評価されていない。
本稿では,デリベーション・プロンプティング(Drivation Prompting)と呼ばれる新しいプロンプトエンジニアリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:44:34 GMT)
Domain-constrained Synthesis of Inconsistent Key Aspects in Textual Vulnerability Descriptions [25.4] セキュリティアナリストがソフトウェア脆弱性を理解し、対処するためには、テキスト脆弱性記述(TVD)が不可欠である。
既存のアプローチは、TVDを外部知識ベースと整合させることで、不整合を緩和することを目的としている。
本稿では,TVD の重要な側面を統一するためのドメイン制約付き LLM ベースの合成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:27:58 GMT)
HGCN2SP: Hierarchical Graph Convolutional Network for Two-Stage Stochastic Programming [24.7] HGCN2SPは、2SP問題用に設計された階層グラフを持つ新しいモデルである。
モデルは強化学習パラダイムで訓練され、解法のフィードバックを利用する。
HGCN2SPは大規模インスタンスを扱う際に顕著な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:17:08 GMT)
Semantic Glitch: Agency and Artistry in an Autonomous Pixel Cloud [24.6] デジタル考古学から派生した物理グリッチ(物理グリッチ)を物理形状の3Dピクセル式雲(3Dピクセル型雲)で再現したソフトフライングロボティックアートインスタレーション「セマンティックグリッチ(Semantic Glitch)」を提示する。
我々は、LiDARやSLAMのような従来のセンサーを拒絶する新しい自律パイプラインについて詳述する。
自然言語のプロンプトを通じて、ロボットのバイオインスパイアされた個性を記述することで、歴史的にロードされた身体を補完する「物語的マインド」を創り出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:10:13 GMT)
NaTex: Seamless Texture Generation as Latent Color Diffusion [24.0] 本研究では,3次元空間で直接テクスチャ色を予測するネイティブテクスチャ生成フレームワークNaTexを提案する。
NaTexはMVDパイプラインに固有のいくつかの制限を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:47:22 GMT)
TubeRMC: Tube-conditioned Reconstruction with Mutual Constraints for Weakly-supervised Spatio-Temporal Video Grounding [22.9] Video Grounding (ST) は、ある言語クエリに対応する時間管を非言語ビデオでローカライズすることを目的としている。
最近の研究は、境界ボックスや時間的アノテーションのような細かいアノテーションへの依存を取り除くために、弱い教師付きSTを探索している。
本稿では,視覚的接地モデルを生成し,時間的制約を伴ってチューブ条件の再構成により洗練するテキスト条件付き候補再構成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:04:21 GMT)
A Scalable NorthPole System with End-to-End Vertical Integration for Low-Latency and Energy-Efficient LLM Inference [22.7] このシステムは4ビット整数精度で115ペタオプと18の2Uサーバで3.7PB/sのメモリ帯域を提供する。
システムはスケーラブルでモジュール化され、再構成可能で、さまざまなモデルサイズとコンテキスト長をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 00:53:44 GMT)
TOFA: Training-Free One-Shot Federated Adaptation for Vision-Language Models [22.4] 視覚言語モデル(VLM)のためのトレーニング不要なワンショットフェデレーション適応フレームワークを提案する。
事前訓練されたVLMにおける一般化可能なマルチモーダル機能を活用するため、TOFAは視覚とテキストの両方のパイプラインを使用してタスク関連表現を抽出する。
私たちのメソッドは、クライアントまたはサーバ側で追加のトレーニングリソースに頼るのではなく、トレーニングフリーです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:45:59 GMT)
Descend or Rewind? Stochastic Gradient Descent Unlearning [22.2] 機械学習アルゴリズムは、スクラッチから再トレーニングする計算コストを伴わずに、モデルから選択したデータの影響を解き放つことを目的としている。
そのような2つのアルゴリズムは実装が容易で、証明不可能な未学習保証を満たす。
R2DとD2Dの未学習保証を$(, )$で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:29:39 GMT)
Neuromorphic Astronomy: An End-to-End SNN Pipeline for RFI Detection Hardware [22.0] 我々は資源制約されたニューロモルフィックハードウェアにディープスパイキングニューラルネットワークをデプロイする。
我々は,このパイプラインをオンチップ電力測定で検証し,100mWで機器スケールの推論を行う。
我々の研究は、モデルスケーリングの課題に対する重要な洞察である実用的なデプロイメントの青写真を提供し、応用ニューロモルフィックコンピューティングを前進させる上で必要でありながら理想的な領域として、電波天文学を補強する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:42:59 GMT)
Lite Any Stereo: Efficient Zero-Shot Stereo Matching [21.9] Lite Any Stereoは、高効率を維持しながら強力なゼロショット一般化を実現するフレームワークである。
我々のモデルは、最先端の非原始的精度の手法に匹敵する精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:07:06 GMT)
QueryGym: A Toolkit for Reproducible LLM-Based Query Reformulation [21.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくクエリ再構成をサポートするPythonツールキットであるQueryGymを紹介する。
このツールキットは、llmベースの再構成手法を実装し、実行し、比較するための統一されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:45:50 GMT)
AssayMatch: Learning to Select Data for Molecular Activity Models [21.4] AssayMatchはデータ選択のためのフレームワークで、テストセットの関心に合わせたより小さく、より均質なトレーニングセットを構築する。
AssayMatchによって選択されたデータに基づいてトレーニングされたモデルが、完全なデータセットでトレーニングされたモデルの性能を上回ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:25:51 GMT)
PairHuman: A High-Fidelity Photographic Dataset for Customized Dual-Person Generation [21.3] PairHumanは、写真標準を満たす2人の肖像画を生成するために特別に設計された、最初の大規模なベンチマークデータセットである。
データセットには100万以上の画像が含まれており、さまざまなシーン、服装、二重対人インタラクションをキャプチャする。
我々のデータセットと方法は、人間の好みに合わせて、優れた視覚的品質で、高度にカスタマイズされたポートレートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:56:46 GMT)
Video-as-Answer: Predict and Generate Next Video Event with Joint-GRPO [21.0] Video-Next-Event Prediction (VNEP)は、テキスト内の次のイベントを予測するために動的なビデオ応答を必要とする。
VNEPのためのビデオ拡散モデル(VDM)とビジョンランゲージモデル(VLM)を一致させるために、強化学習を利用するモデルVANSを導入する。
VANSのコアとなるのは、VLMとVDMを編成してユニットとして機能するジョイント・GRPOである。
手続き的および予測的ベンチマークの実験は、VANSがビデオイベント予測と可視化の両方で最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:59:44 GMT)
Real-Time 3D Object Detection with Inference-Aligned Learning [20.9] ポイントクラウドからのリアルタイム3Dオブジェクト検出は、拡張現実、ロボット工学、ナビゲーションなどのアプリケーションにおける動的なシーン理解に不可欠である。
本稿では,検出器の訓練方法と評価方法のギャップを埋めるために,空間優先・ランク対応の3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:27:00 GMT)
Aerial View River Landform Video segmentation: A Weakly Supervised Context-aware Temporal Consistency Distillation Approach [20.8] UAVリモートセンシングによる地形と地形分類の研究は、地上車両のパトロール作業と大きく異なる。
この研究は、空中位置決め作業において、平均的連邦間(mIoU)と時間的一貫性(TC)の両方が最重要であることを裏付けている。
キーデータのみを選択することは、TCの強化を欠くため、失敗につながるため、完全なラベル付きデータが最適な選択ではないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:26:38 GMT)
POMA-3D: The Point Map Way to 3D Scene Understanding [20.5] ポイントマップは、構造化された2Dグリッド上の明示的な3D座標を符号化する。
リッチな2DプリエントをPOMA-3Dに転送するために、ビュー・ツー・シーンアライメント戦略が設計されている。
統合埋め込み予測アーキテクチャであるPOMA-JEPAは、幾何的に一貫した点マップ機能を複数のビューで実行している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:22:51 GMT)
EOGS++: Earth Observation Gaussian Splatting with Internal Camera Refinement and Direct Panchromatic Rendering [20.0] EOGS++は、外部のプリプロセッシングを必要とせず、生の高解像度のパンクロマティックデータで動作する衛星画像に適した新しい手法である。
本モデルでは,従来のEOGSモデルと比較して建物におけるMAEエラーの平均値が1.33から1.19に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:54:17 GMT)
MUSEKG: A Knowledge Graph Over Museum Collections [19.6] MuseKGは、博物館情報システムのためのエンドツーエンドの知識グラフフレームワークである。
象徴的・神経的な統合を通じて、構造的・非構造的な博物館データを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:23:36 GMT)
Video2Layout: Recall and Reconstruct Metric-Grounded Cognitive Map for Spatial Reasoning [19.5] Video2は、ビデオからメートル法で配置された空間レイアウトを再構築するためのフレームワークである。
このフレームワークは、オブジェクト間の物理サイズとオブジェクトサイズを定量化するために、連続的なオブジェクト境界座標を使用する。
我々のモデルであるV2LO-7Bは、グリッドマップで訓練されたモデルよりも平均4.92%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:57:14 GMT)
Mem-MLP: Real-Time 3D Human Motion Generation from Sparse Inputs [18.8] フルボディトラッキングは没入型AR/VRアプリケーションにとって不可欠である。
潜在的なアプローチの1つは、ニューラルネットワーク(NN)モデルを用いて限られたセンサーから収集されたスパース入力から全体の動きを生成することである。
本稿では,残差接続により強化された多層パーセプトロン(MLP)バックボーンと,メモリブロックと呼ばれる新しいNN成分を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:45:58 GMT)
Excited states from local effective Hamiltonians of matrix product states and their entanglement spectrum transition [18.5] 我々は、この接続を解明するのに役立つ共形場論の観点を提供する。
我々は、サブシステムサイズとシステムサイズ全体の比が変化するにつれて、励起状態の絡み合うスペクトル遷移を予測する。
数値的な結果は, この比が変化するにつれて, エンタングルメントスペクトルを異なる共形塔に再編成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:38 GMT)
The Shawshank Redemption of Embodied AI: Understanding and Benchmarking Indirect Environmental Jailbreaks [18.3] 我々は,環境に注入された間接的プロンプトを介して,ジェイルブレイクを具現化したAIに対する新たな攻撃を提案する。
私たちの重要な洞察は、具体化されたAIは環境が提供する指示について「2回考えない」ということです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:30:37 GMT)
Simple Lines, Big Ideas: Towards Interpretable Assessment of Human Creativity from Drawings [18.1] 図面からの自動的かつ解釈可能な創造性評価のためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
6]で提案された認知的エビデンスにより、創造性は、引き出されたもの(コンテンツ)と引き出されたもの(スタイル)の両方から生ずることができ、創造性スコアをこれら2つの相補的な次元の関数として再解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:10:22 GMT)
Provably Minimum-Length Conformal Prediction Sets for Ordinal Classification [17.8] 本稿では,モデルに依存しない,インスタンスレベルの最適予測区間を提供する順序-CP法を提案する。
様々な領域からの4つのベンチマークデータセットの実験を行い、予測効率が大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:00:15 GMT)
As If We've Met Before: LLMs Exhibit Certainty in Recognizing Seen Files [17.3] COPYCHECKは、不確実性信号を利用して、著作権コンテンツがトレーニングセットで使用されているかどうかを検知する新しいフレームワークである。
我々の手法は、LCM過信を制限から資産に転換し、目に見えない(トレーニングデータ)と見えない(トレーニングデータ)のコンテンツを確実に区別する不確実なパターンをキャプチャする。
実験の結果、COPYCHECKはLLaMA 7bで平均90.1%、LLaMA2 7bで91.6%のバランスの取れた精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:01:24 GMT)
Emulation Capacity between Idempotent Channels [17.2] チャネルエミュレーションは、一般の等等化チャネルに対して可逆的でないことを示す。
我々は、ソースまたはターゲットチャネルがアイデンティティまたは完全にデフォーカスされたチャネルである場合、ゼロエラーエミュレーション能力と一致する強い逆レートを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:27:15 GMT)
You Only Forward Once: An Efficient Compositional Judging Paradigm [17.1] YOFOはテンプレート条件付きメソッドで、単一のフォワードパスですべての要求を判断する。
標準的なレコメンデーションデータセットで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:55:21 GMT)
ARK: Answer-Centric Retriever Tuning via KG-augmented Curriculum Learning [17.0] 本稿では,アンサーアライメントのためのレトリバーを最適化するファインチューニングフレームワークを提案する。
まず,その正解の正解率を評価することによって,高品質な正のチャンクを同定する。
次に、カリキュラムベースのコントラスト学習スキームを用いて、レトリバーを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:05:09 GMT)
Layer-wise Noise Guided Selective Wavelet Reconstruction for Robust Medical Image Segmentation [16.8] 我々はLNG-SWR(Layer-wise noise-Guided Selective Wavelet Reconstruction)を提案する。
トレーニング中、複数の層で小さなゼロ平均ノイズを注入し、ノイズに敏感な方向からステア表現を遠ざける前に周波数バイアスを学習する。
次に、入力/機能分岐に予め誘導した選択的ウェーブレット再構成を適用し、周波数適応を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:03:32 GMT)
Lifefin: Escaping Mempool Explosions in DAG-based BFT [16.7] Lifefinは、DAGベースのBFTプロトコルとシームレスに統合するために設計された、汎用的で自己安定化のプロトコルである。
Lifefinは、バウンドリソースを使ったトランザクションを悪条件でもコミットすることで、ノードがメムプール爆発から逃れることを可能にする。
Lifefinは同等のトランザクションスループットを実現し、同様の攻撃に対して最小限のレイテンシを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 00:00:26 GMT)
An Aligned Constraint Programming Model For Serial Batch Scheduling With Minimum Batch Size [16.4] 連続的なバッチスケジューリングでは、類似のファミリーのジョブがバッチにグループ化され、繰り返し設定を避けるために順次処理される。
本稿では,バッチの仮想集合に依存しない新しいCPモデルを提案する。
キーアライメントパラメータを使用して、マシン上でスケジュールされた同じ家族のジョブのシーケンスを直接推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:05:52 GMT)
VisPlay: Self-Evolving Vision-Language Models from Images [16.4] 強化学習(RL)は、複雑なタスクにおける視覚言語モデル(VLM)を改善するための原則的なフレームワークを提供する。
我々は、VLMが大量のラベルのない画像データを用いて推論能力を自律的に改善できる自己進化型RLフレームワークであるVisPlayを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:43:54 GMT)
Toward Artificial Palpation: Representation Learning of Touch on Soft Bodies [16.4] 薬品検査における触覚の使用である触覚は、ほぼ人間によってのみ行われる。
本研究では,自己教師あり学習に基づく人工的な触覚提示法の概念実証について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:49:08 GMT)
Is Phase Really Needed for Weakly-Supervised Dereverberation ? [16.3] 非教師的あるいは弱い教師による音声の除去アプローチでは、標的の清潔な(乾いた)信号は訓練中に未知であると考えられている。
本研究は、時間周波数領域における残響相(ウェット相)の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:14:56 GMT)
Pathlet Variational Auto-Encoder for Robust Trajectory Generation [16.3] 軌道生成は近年,プライバシ保護型都市モビリティ研究や位置情報サービスアプリケーションへの関心が高まっている。
本稿では,パスレット表現に基づく深層生成モデルを提案する。このモデルでは,トラジェクトリセグメントの学習辞書に関連付けられた2進ベクトルでトラジェクトリを符号化する。
我々のモデルは、ノイズの多いデータを使ってデータ分散を効果的に学習することができ、2つの現実世界の軌道データセットの強いベースラインに対して、35.4%と26.3%の相対的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:57:27 GMT)
ILoRA: Federated Learning with Low-Rank Adaptation for Heterogeneous Client Aggregation [15.9] 3つのコアイノベーションを統合する統合フレームワークであるILoRAを提案する。
ILoRA は既存の連合 LoRA 法よりも精度と収束安定性が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:59:37 GMT)
Clustered Error Correction with Grouped 4D Gaussian Splatting [15.8] 既存の4Dガウス散乱法は動的シーンを正確に再構築するのに苦労する。
本稿では,2つの鍵成分からなる新しい手法を提案する。
バックプロジェクションやフォアグラウンドスプリッティングによって対象の補正を行う。
我々の手法は時間的一貫性と最先端の知覚的レンダリング品質を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:14:10 GMT)
NALA_MAINZ at BLP-2025 Task 2: A Multi-agent Approach for Bangla Instruction to Python Code Generation [15.7] 本稿では,JGU MainzによるBLP-2025共有タスクのバングラ教育における勝利システムについて述べる。
このアプローチを使って、提案は共有タスクにおいて95.4ドルのPass@1$スコアで1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 20:26:28 GMT)
T2T-VICL: Unlocking the Boundaries of Cross-Task Visual In-Context Learning via Implicit Text-Driven VLMs [15.6] 大規模言語モデル (LLM) では、インコンテキスト学習 (ICL) は入力コンテキストで提供される小さなデモを条件付けして新しいタスクを実行する。
ビジュアル・イン・コンテクスト・ラーニング(VICL)の最近の進歩は、統合視覚言語モデル(VLM)による下流タスクの解決に期待できる能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:02:06 GMT)
Domain-Shared Learning and Gradual Alignment for Unsupervised Domain Adaptation Visible-Infrared Person Re-Identification [15.5] Visible, Visible-Infrared person Re-Identification (VI-ReID) は、公開データセット上で顕著なパフォーマンスを達成した。
しかし、公開データセットと実世界のデータとの相違により、既存のVI-ReIDアルゴリズムのほとんどは、現実のアプリケーションで苦労している。
我々は,公開データから得られた知識を,精度を損なうことなく実世界のデータに転送し,新たなサンプルのアノテーションを必要とすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:45:37 GMT)
How Noise Benefits AI-generated Image Detection [15.5] AI生成画像のアウト・オブ・ディストリビューションの一般化は、永続的な課題である。
雑音発生器と検出ネットワークを同時学習するCLIP(PiN-CLIP)を提案する。
提案手法は,従来の手法に比べて平均精度が5.4向上し,新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:16:24 GMT)
SAM2S: Segment Anything in Surgical Videos via Semantic Long-term Tracking [15.3] 外科的セグメンテーションはコンピュータ支援手術に不可欠であり、楽器や組織の正確な位置決めと追跡を可能にする。
Segment Anything Model 2 (SAM2) のようなインタラクティブビデオオブジェクト (iVOS) モデルは、事前に定義されたカテゴリを持つメソッドを超えた、迅速なフレキシビリティを提供するが、ドメインギャップと長期追跡の制限による手術シナリオの課題に直面している。
症例レベルの時間的アノテーション(マスクレット)が8種類のプロシージャ(61kフレーム,1.6kマスクレット)にまたがる最大の手術用iVOSベンチマークであるSA-SVを構築した。
我々はbftextSAM2を拡張した基盤モデルSAM2Sを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:18:49 GMT)
Physics-Guided Inductive Spatiotemporal Kriging for PM2.5 with Satellite Gradient Constraints [15.1] 微粒子の高分解能マッピング (PM2.5) は持続可能な都市化の基盤であるが, 地中モニタリングネットワークの空間的疎結合性により, 依然として重要な障害となっている。
本研究では,インダクティブ・テンポラル・クリグのための新しいフレームワークであるspatio-Guided Inference Network (SPIN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:18:41 GMT)
Identifying the $3$-qubit $W$ state with quantum uncertainty relation [14.8] W$状態は多部量子絡み合いの標準表現である。
本稿では,三分項量子不確実性関係を利用した三分項$W$状態の同定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:59:48 GMT)
Decoupling Complexity from Scale in Latent Diffusion Model [14.7] 我々は,情報複雑性をスケールから分離する視覚生成のための新しいパラダイムであるDCS-LDMを提案する。
構造的および詳細な情報を階層的に分解することにより、DCS-LDMはプログレッシブ・粗大な生成パラダイムをサポートする。
実験の結果,DCS-LDMは最先端手法に匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:20:33 GMT)
CARE: Turning LLMs Into Causal Reasoning Expert [14.4] 大規模言語モデル(LLM)には因果関係を識別する能力がないことを示す。
LLMの因果推論能力を高めるフレームワークであるCAREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:34:16 GMT)
RampoNN: A Reachability-Guided System Falsification for Efficient Cyber-Kinetic Vulnerability Detection [14.3] 本稿では、制御コード、物理システムモデル、安全な動作の信号時間論理(STL)仕様が与えられた場合の動作上の脆弱性を識別する新しいフレームワークであるRampoNNを紹介する。
その結果、RampoNNは他の最先端の手法に比べて98.27%の速度で動作上の脆弱性を発見するプロセスが加速され、スケーラビリティが向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:32:00 GMT)
UniDGF: A Unified Detection-to-Generation Framework for Hierarchical Object Visual Recognition [14.3] 本稿では,階層的カテゴリと属性トークンを予測可能な検出誘導型生成フレームワークを提案する。
検出対象ごとに、精細なROIレベルの特徴を抽出し、BARTベースのジェネレータを用いて意味トークンを生成する。
大規模なプロプライエタリなeコマースデータセットとオープンソースデータセットの両方の実験は、我々のアプローチが既存の類似性ベースのパイプラインを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:37:43 GMT)
Music Recommendation with Large Language Models: Challenges, Opportunities, and Evaluation [14.2] Music Recommender Systems (MRS) は長年、情報検索のフレーミングに依存してきた。
LLM(Large Language Models)の出現は、このフレームワークを混乱させます。
LLMはランキングベースではなく生成的であり、標準精度のメトリクスを疑問視する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:46:27 GMT)
PEPPER: Perception-Guided Perturbation for Robust Backdoor Defense in Text-to-Image Diffusion Models [14.2] PEPPER (PercePtion Guided PERturbation) は、意味的に遠いが視覚的に類似したキャプションにキャプションを書き換え、非破壊的な要素を追加する。
私たちのコードはGithubで公開される予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:21:34 GMT)
VideoSeg-R1:Reasoning Video Object Segmentation via Reinforcement Learning [14.1] VideoSeg-R1は、ビデオ推論セグメンテーションに強化学習を導入するためのフレームワークである。
1)人間の注意をエミュレートするための階層的なテキスト誘導フレームサンプリング,(2)明示的な推論チェーンとともに空間的手がかりを生成する推論モデル,(3)SAM2とXMemを用いたセグメンテーション・プロパゲーション・ステージである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:12:25 GMT)
SDA: Steering-Driven Distribution Alignment for Open LLMs without Fine-Tuning [14.0] 大規模言語モデル(LLM)は、多様なタスク、ユーザの好み、実践シナリオにまたがって堅牢なパフォーマンスを提供すると期待されている。
推論中にモデル動作を効果的かつ効率的に調整することは、重要な要件であり、非自明な技術的努力である。
SDA(Steering-Driven Distribution Alignment)は、オープンソースのLCMのためのトレーニングフリーでモデルに依存しないアライメントフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:00:04 GMT)
Optimizing 3D Gaussian Splattering for Mobile GPUs [14.0] 本稿では,モバイルGPU用の3DGSを最適化したTexture3dgsを提案する。
モバイルプラットフォーム上での3DGSの計算をソートする手法として、Texture3dgsのコアは、新しいソートアルゴリズムである。
エンドツーエンドの評価では、Texture3dgsはソートと全体的な3Dシーンの再構築のために最大4.1$times$と1.7$times$のスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:25:26 GMT)
JudgeBoard: Benchmarking and Enhancing Small Language Models for Reasoning Evaluation [13.8] 小型言語モデル(SLM)は様々な推論タスクを約束している。
解答の正しさを判断する能力は、大言語モデル(LLM)と比較しても明らかでない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:14:39 GMT)
STAMP: Spatial-Temporal Adapter with Multi-Head Pooling [13.8] 複数のドメインのデータに基づいて事前訓練された時系列基礎モデル(TSFM)は、多様なモデリングタスクにおいて強い性能を示す。
マルチヘッドプール型空間適応器(STAMP)について紹介する。
STAMPは、EEGデータの空間時間特性を暗黙的にモデル化し、最先端のEEGFMに匹敵する性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:28:32 GMT)
Boosting Medical Visual Understanding From Multi-Granular Language Learning [13.8] コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は,マルチモーダル学習において重要な役割を担っている。
本稿では,多言語言語学習(MGLL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 00:24:26 GMT)
The Future of Development Environments with AI Foundation Models: NII Shonan Meeting 222 Report [13.7] コード記述から抽象化レベルを向上する能力は、統合開発環境(IDE)内での人間とAIの相互作用を変える可能性がある。
ソフトウェアエンジニアリング、人工知能、ヒューマンコンピュータインタラクションドメインの専門家が集まって、Shonan Meeting 222で課題と機会について議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:33:20 GMT)
InfoCLIP: Bridging Vision-Language Pretraining and Open-Vocabulary Semantic Segmentation via Information-Theoretic Alignment Transfer [13.7] 本稿では,事前学習したCLIPからセグメンテーションタスクへアライメント知識を伝達するInfoCLIPを提案する。
まず、事前訓練されたCLIPからピクセル・テキスト・モダリティ・アライメントを圧縮し、その粗い局所的意味表現から生じるノイズを低減する。
第2に,プレトレーニング済みCLIPのアライメント知識と微調整モデルとの相互情報を最大化し,セグメンテーションタスクに適したコンパクトな局所意味関係を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:40:15 GMT)
Utilizing Large Language Models for Zero-Shot Medical Ontology Extension from Clinical Notes [13.6] CLOZEは大規模言語モデル(LLM)を用いて臨床ノートから医療機関を自動的に抽出する新しいフレームワークである。
CLOZEは、言語理解と事前訓練されたLLMの広範な知識を活かして、病気に関連する概念を効果的に識別し、複雑な階層関係を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:00:46 GMT)
AdamNX: An Adam improvement algorithm based on a novel exponential decay mechanism for the second-order moment estimate [13.4] AdamNXアルゴリズムは局所的および大域的ミニマに高次元最適化を収束させるために提案されている。
その中心となる革新は、新しいタイプの2階モーメント推定指数減衰率の提案にある。
その結果, 2次モーメント推定指数減衰速度は, 現在の2次モーメント推定指数減衰速度よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:55:08 GMT)
Multi-Agent Collaborative Reward Design for Enhancing Reasoning in Reinforcement Learning [13.3] CRMは単一のブラックボックス報酬モデルを置き換えるフレームワークであり、専門家評価者の調整されたチームに置き換えられている。
トレーニングとアセスメントをサポートするために、CRMの協調的な構造に沿ったベンチマークとトレーニングスイートである rewardBenchを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:12:34 GMT)
AD-CDO: A Lightweight Ontology for Representing Eligibility Criteria in Alzheimer's Disease Clinical Trials [13.1] 今回我々は,1500人以上のアルツハイマー病の臨床治験から高周波の概念を抽出した。
我々は、これらを、疾患、メディケーション、診断テスト、処置、社会的決定要因、レーティング基準、妊婦の7つの意味カテゴリーに分類した。
最適化されたAD-CDOは、解釈可能性とコンパクト性を保ちながら、抽出された試行概念の63%以上をカバーした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:21:41 GMT)
Incorporating Token Importance in Multi-Vector Retrieval [12.9] ColBERTはBERTを使用してクエリとドキュメントをエンコードし、トークンレベルのベクトル表現上のきめ細かい相互作用を通じて類似性を計算する。
本稿では,クエリトークンのコントリビューションに対する重み付け和を計算することで,チャンファー距離関数の拡張を提案する。
IDFを用いたゼロショット設定では,Recall@10では平均1.28%,微調整では3.66%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:58:31 GMT)
Q-MLLM: Vector Quantization for Robust Multimodal Large Language Model Security [12.8] 本稿では,2レベルベクトル量子化を統合した新たなアーキテクチャであるQ-MLLMを紹介する。
実験により、Q-MLLMは、既存のアプローチよりも、ジェイルブレイク攻撃と有害画像攻撃の両方に対する防御成功率を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:55:19 GMT)
Angular Graph Fractional Fourier Transform: Theory and Application [12.8] AGFRFTは、分数次および角スペクトル分析と理論的な厳密さを統合する統一的なフレームワークである。
AGFRFTはスペクトル濃度、再構成品質、制御可能なスペクトル操作でGFRFTとAGFTを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:13:27 GMT)
gfnx: Fast and Scalable Library for Generative Flow Networks in JAX [12.7] 本稿では,JAX で記述された生成フローネットワーク (GFlowNets) のトレーニングと評価を行うパッケージ gfnx について述べる。
gfnxは、GFlowNetsをトレーニングするためのコア目標の単一ファイル実装とともに、ベンチマークのための環境とメトリクスの広範なセットを提供する。
さまざまなタスクにおいて、gfnxはPytorchベースのベンチマークと比較すると、ウォールクロックの大幅な高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:44:45 GMT)
Late-decoupled 3D Hierarchical Semantic Segmentation with Semantic Prototype Discrimination based Bi-branch Supervision [12.5] 3次元階層的セマンティックセマンティックセマンティクスは、インテリジェンス応用に不可欠である。
I)パラメータ共有モデルによるマルチラベル学習は、クロス階層最適化において、多階層的な競合を引き起こす可能性がある。
本稿では,一次3DHS分枝と補助的識別分枝を有する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:54:31 GMT)
AIF: Asynchronous Inference Framework for Cost-Effective Pre-Ranking [12.4] 産業レコメンデーションシステムでは、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくプレグレードモデルは通常、シーケンシャルな実行フレームワークを採用する。
本稿では,対話に依存しないコンポーネントをリアルタイムの予測から切り離すコスト効率の高い計算アーキテクチャであるAsynchronous Inference Framework(AIF)を提案する。
フレームワークとモデルの両方を共同設計することで,計算コストと遅延コストを大幅に増加させることなく,優れたパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:48:15 GMT)
KRAL: Knowledge and Reasoning Augmented Learning for LLM-assisted Clinical Antimicrobial Therapy [12.0] KRAL(Knowledge and Reasoning Augmented Learning)は、低コストでスケーラブルで、プライバシ保護のパラダイムである。
教師モデル推論を用いて知識を自動抽出し、回答から質問への逆生成を通じて軌跡を推論する。
従来のレトリーバル拡張ジェネレーション(RAG)とスーパーバイザードファインチューニング(SFT)の手法を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:04:46 GMT)
CuriGS: Curriculum-Guided Gaussian Splatting for Sparse View Synthesis [11.9] CuriGSは、3DGSを使ったスパースビュー3D再構成のためのカリキュラム誘導フレームワークである。
CuriGSは、学生ビューの導入によるスパースビュー合成のコア課題に対処する。
CuriGSは、忠実度と幾何整合性の両面において、最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:22:01 GMT)
EvoVLA: Self-Evolving Vision-Language-Action Model [11.7] VLA(Vision-Language-Action)モデルでは、長い水平ロボット操作が依然として難しい。
本稿では,3つの相補的コンポーネントを通じてこの問題に対処する自己教師型VLAフレームワークであるEvoVLAを紹介する。
EvoVLAはサンプル効率を1対半改善し、ステージ幻覚を38.5%から14.8%に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:08:33 GMT)
Mesh RAG: Retrieval Augmentation for Autoregressive Mesh Generation [11.7] Mesh RAGは、自動回帰メッシュ生成モデルのためのトレーニング不要のプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
言語モデルのためのRAGにインスパイアされた我々のアプローチは、ポイントクラウドセグメンテーションを活用して生成プロセスを強化する。
メッシュの品質を大幅に向上し、逐次部分予測よりも生成速度を向上し、インクリメンタルな編集を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 21:13:56 GMT)
An Exterior-Embedding Neural Operator Framework for Preserving Conservation Laws [11.6] 本研究では,様々なデータ駆動型ニューラル演算子と統合して,厳密な予測において保存法を施行する,普遍的な保存フレームワークであるExterior-Embeddeded Conservation Framework (ECF)を提案する。
ECFは、入力データから保存された量を抽出する保存量エンコーダと、これらの量を用いてニューラル演算子の予測を調整する保存量デコーダと、最終出力における厳密な保存コンプライアンスを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:29:19 GMT)
Fast LLM Post-training via Decoupled and Best-of-N Speculation [11.6] SpecActor は,(1) 空力分離型投機法,(2) 空力Best-of-N 投機法による投機ロールアウトの2つの課題に対処する。
sysは一般的なトレーニング後のベースラインよりも1.3--1.7,$times$速く、1.3-1.5,$times$はロールアウトに投機的デコードを採用するのに比べて速い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:00:03 GMT)
ManifoldFormer: Geometric Deep Learning for Neural Dynamics on Riemannian Manifolds [11.3] 既存のEEG基盤モデルは、主にユークリッド空間における一般的な時系列として神経信号を扱う。
MandelaFormerは、ニューラルネットワーク表現を明示的に学習する新しい幾何学的ディープラーニングフレームワークを通じて、この制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:19:53 GMT)
Faster Certified Symmetry Breaking Using Orders With Auxiliary Variables [11.3] バグに対処する最も成功したアプローチは、標準フォーマットで正確性の数学的証明を出力するように、ソルバを認証することである。
これは証明の中で対称性の推論を正当化する必要があるが、このための効率的な方法の開発は長年のオープン・チャレンジのままである。
証明ロギングの実験を行い,SAT対称性の破れをチェックすることによって,理論と実践の両面でのオーダー・オブ・マグニチュード・スピードアップにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:43:05 GMT)
Synthesis of Safety Specifications for Probabilistic Systems [11.1] 我々は,安全PCTL仕様作成のための理論的枠組みを開発する。
グローバルな仕様満足度を局所的な制約に減らし、安全なPCTLの断片であるCPCTLを定義する方法について述べる。
より一般的な時間特性の合成問題を解くために,新しい値イテレーションに基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:34:56 GMT)
Revisiting Fairness-aware Interactive Recommendation: Item Lifecycle as a Control Knob [11.0] 本稿では,新しい制御ノブ,すなわちアイテムのライフサイクルを導入することで,公平性に配慮したインタラクティブなレコメンデーションを再考する。
ライフサイクルを意識した階層型強化学習フレームワークであるLHRLを紹介する。
複数の実世界のインタラクティブなレコメンデーションの実験では、LHRLは公平性とユーザエンゲージメントの両方を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:27:04 GMT)
Dynamic Participation in Federated Learning: Benchmarks and a Knowledge Pool Plugin [10.9] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントが分散的な方法で共有モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
既存のFL研究の多くは、動的参加の実践的なシナリオを見越して、一貫したクライアント参加を前提としている。
動的クライアント参加下でFLモデルをベンチマークするために明示的に設計された最初のオープンソースフレームワークを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:36:50 GMT)
TRIM: Scalable 3D Gaussian Diffusion Inference with Temporal and Spatial Trimming [10.7] 3次元ガウス拡散モデルの最近の進歩は、時間集約的な認知とポストデノゲーション処理に悩まされている。
我々は、$textbfT$rajectory $textbfR$eductionと$textbfI$nstance $textbfM$ask denoisingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:49:09 GMT)
Graph Neural Networks for Surgical Scene Segmentation [10.6] 視覚変換器(ViT)機能エンコーダとグラフニューラルネットワーク(GNN)を統合し,解剖学的領域間の空間関係を明示的にモデル化する2つのセグメンテーションモデルを提案する。
提案手法は,mIoU(Mean Intersection over Union)の最大7～8%の改善,mDice(Mean Dice)の6%改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:58:29 GMT)
Towards Unified Vision Language Models for Forest Ecological Analysis in Earth Observation [10.6] REO-Instructは、地球観測データセットにおける記述的タスクと回帰的タスクの両方のために設計された最初の統一ベンチマークである。
このデータセットは、共登録されたSentinel-2とALOS-2の画像と、ハイブリッドAIパイプラインを通じて生成された構造化テキストアノテーションを統合し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:28:30 GMT)
ChemLabs on ChemO: A Multi-Agent System for Multimodal Reasoning on IChO 2025 [10.4] ChemOは、国際化学オリンピック(IChO)2025から開発された新しいベンチマークである。
ChemLabsは、人間の専門家のコラボレーションを模倣する階層的なマルチエージェントフレームワークである。
我々のトップ構成は100点中93.6点に達し、人間の金メダルの閾値を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:15:39 GMT)
Broad stochastic configuration residual learning system for norm-convergent universal approximation [10.4] いくつかのネットワークは、反復誤差がより厳密なノルム収束よりも確率測度に収束することを証明することで、普遍近似特性を確立する。
本稿では,ランダムパラメータのレンジ設定を適応的に制約する新しいスーパーバイザ機構を特徴とする広域残差学習システム(BSCRLS)を提案する。
各種ネットワーク更新のアプリケーション要件を満たすために, インクリメンタルBSCRLSアルゴリズムの3つのバージョンが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:02:27 GMT)
Pluggable Pruning with Contiguous Layer Distillation for Diffusion Transformers [10.3] 拡散変換器(DiT)は画像生成において例外的な性能を示したが、その大きなパラメータ数は計算コストが高い。
提案するPlugable Pruning with Contiguous Layer Distillation (PPCL)は,DiTアーキテクチャ用に設計されたフレキシブルな構造化プルーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:53:07 GMT)
WWE-UIE: A Wavelet & White Balance Efficient Network for Underwater Image Enhancement [10.1] 水中画像強調(UIE)は、波長依存性の吸収と散乱に起因する視認性と色歪みの補正を目的としている。
最近のハイブリッドアプローチは、ドメインが近代的なディープ・ニューラル・アーキテクチャに先行するが、性能は高いが計算コストが高い。
WWE-UIEは、3つの解釈可能な事前処理を統合するコンパクトで効率的な拡張ネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:54:08 GMT)
When Structure Doesn't Help: LLMs Do Not Read Text-Attributed Graphs as Effectively as We Expected [10.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解とクロスモーダル信号の統合に長けている。
最近の研究は、グラフ構造を符号化するための異なる戦略が、テキスト分散グラフ上でのLLMのパフォーマンスにどのように影響するかを考察している。
明示的な構造的前提はしばしば不要であり、場合によっては、強力な言語モデルが関与する場合は非生産的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:34:58 GMT)
Symmetry-Controlled Ultrastrong Phonon-Photon Coupling in a Terahertz Cavity [9.8] ハロゲン化鉛ペロブスカイト中の対称性変化構造相転移を用いて、フォノン-光子結合強度を可逆的に調整する。
ナノスロットキャビティに埋め込まれたMAPbI3のテラヘルツ時間領域分光により、臨界温度 Tc = 162.5K より上の3つの分極子の枝が明らかになった。
その結果、光キャビティにおけるフォノン工学による超強結合の対称性制御のチューニングが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:06:33 GMT)
Towards Metric-Aware Multi-Person Mesh Recovery by Jointly Optimizing Human Crowd in Camera Space [9.8] 本研究では,群集内の全個人のカメラ空間翻訳を共同で洗練する,新しい最適化手法を提案する。
DTOを4D-Humansデータセットに適用し、DTO-Humansという新しい大規模pGTデータセットを構築した。
また、人間のメッシュとカメラパラメータを直接メトリックスケールで推定するエンドツーエンドネットワークであるMetric-Aware HMRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:51:24 GMT)
Revisiting Multimodal KV Cache Compression: A Frequency-Domain-Guided Outlier-KV-Aware Approach [9.8] マルチモーダルな大言語モデルは、KVキャッシュが入力長に比例して増加するため、かなりの推論オーバーヘッドに悩まされる。
既存のマルチモーダルなKVキャッシュ圧縮手法は、キャッシュサイズを減らすためにアテンションスコアに依存している。
我々は、周波数領域誘導型、外周KV対応KVキャッシュ圧縮フレームワークであるFlashCacheを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 20:25:34 GMT)
GCL-OT: Graph Contrastive Learning with Optimal Transport for Heterophilic Text-Attributed Graphs [9.7] ヘテロフィリーのタイプごとに調整されたメカニズムを備えたグラフコントラスト学習フレームワークを提案する。
GCL-OTは9つのベンチマークで最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 20:10:49 GMT)
Causal Synthetic Data Generation in Recruitment [9.4] アクセス可能な代表データの欠如は、公正で透明な機械学習モデルの開発に重大な障害をもたらす。
因果生成モデル(CGM)の最近の進歩は、有望な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:14:33 GMT)
Synergizing Deconfounding and Temporal Generalization For Time-series Counterfactual Outcome Estimation [9.4] 時系列観測による対実結果の推定は、効果的な意思決定に不可欠である。
サブ処理グループアライメント(SGA)とランダム時間マスキング(RTM)の2つの補完的アプローチを統合する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:06:19 GMT)
Unsupervised Image Classification with Adaptive Nearest Neighbor Selection and Cluster Ensembles [9.3] 教師なし画像分類は、ラベルのない画像を意味のあるカテゴリに分類することを目的としている。
ICCEは、ImageNet上で70%を超える精度を持つ、教師なしのイメージ分類法である。
CIFAR10では99.3%、CIFAR100では89%、ImageNetデータセットでは70.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:34:56 GMT)
Saving Foundation Flow-Matching Priors for Inverse Problems [9.3] ファンデーションフローマッチング(FM)モデルは、逆問題(IP)を解決するための普遍的な先行を約束する
FMPlugは、IPにおける基礎FMの使用方法を再定義するプラグインフレームワークである。
本研究は, 基礎FMモデルを実用化し, 再利用可能なIP解決手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:35:57 GMT)
FlipVQA-Miner: Cross-Page Visual Question-Answer Mining from Textbooks [9.0] 本稿では,教育文書から質問応答(QA)ペアを抽出する自動パイプラインを提案する。
実験により, 精度, 整列性, 低雑音性QA/VQAペアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:38:00 GMT)
Pharos-ESG: A Framework for Multimodal Parsing, Contextual Narration, and Hierarchical Labeling of ESG Report [9.0] Pharos-ESGは、ESGレポートをマルチモーダル解析、コンテキストナレーション、階層ラベリングを通じて構造化表現に変換するフレームワークである。
Aurora-ESGはESGの再ポートの大規模なデータセットで、中国本土、香港、米国にまたがる最初の大規模なデータセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:41:44 GMT)
Stabilizing Policy Gradient Methods via Reward Profiling [8.9] 本稿では,任意のポリシー勾配アルゴリズムとシームレスに統合可能なユニバーサル報酬プロファイルフレームワークを提案する。
我々のプロファイリングアプローチは、より信頼性が高く効率的な政策学習への一般的な、理論的に根拠のある道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:35:51 GMT)
Benchmarking Multi-Step Legal Reasoning and Analyzing Chain-of-Thought Effects in Large Language Models [8.8] 我々は,M SLRを紹介した。これは,実世界の司法判断に基礎を置いた,中国初の多段階の法的推論データセットである。
M SLR は IRAC フレームワーク (Issue, Rule, Application, Conclusion) を採用し、公式な法的文書からの構造化専門家の推論をモデル化している。
我々は,ステップレベルの詳細な推論アノテーションを効率よく生成する,スケーラブルなHuman-LLM協調アノテーションパイプラインを設計する。
さらなる実験では、モデルによって生成される自己開始型チェーン・オブ・ワットプロンプトが、推論のコヒーレンスと品質を自律的に改善し、人間によって設計されたプロンプトを上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:04:43 GMT)
ChangeDINO: DINOv3-Driven Building Change Detection in Optical Remote Sensing Imagery [8.5] 本稿では,光学的構造変化検出のためのエンド・ツー・エンドのマルチスケールSiameseフレームワークであるChangeDINOを紹介する。
このモデルは、凍結したDINOv3から転送される特徴を持つ軽量のバックボーンストリームを融合させる。
4つの公開ベンチマークの実験によると、ChangeDINOはIoUとF1の最近の最先端メソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:55:13 GMT)
LiSTAR: Ray-Centric World Models for 4D LiDAR Sequences in Autonomous Driving [8.5] LiSTARは、センサーのネイティブジオメトリを直接操作する、新しい生成的世界モデルである。
LiSTARはスパース時間データから複雑なダイナミクスをキャプチャする。
4次元LiDAR再構成、予測、条件生成におけるLiSTARの性能を検証する実験。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:11:22 GMT)
Better audio representations are more brain-like: linking model-brain alignment with performance in downstream auditory tasks [8.3] 我々は,36種類の音響モデルの内部表現と2つの独立したfMRIデータセットからの脳活動のアライメントを定量化した。
HEAREvalベンチマークから,音楽,音声,環境音を対象とし,これらのモデルを6つの聴覚タスクで評価した。
脳の類似性は、この目的に明示的に最適化されていないにもかかわらず、事前訓練中に徐々に増加し、早期に出現することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:11:54 GMT)
CorrectHDL: Agentic HDL Design with LLMs Leveraging High-Level Synthesis as Reference [8.2] 大規模言語モデル (LLM) はハードウェア記述言語 (HDL) を用いたハードウェアフロントエンド設計において顕著な可能性を示している。
幻覚に対するその固有の傾向は、しばしば生成されたHDL設計に機能的誤りをもたらす。
本稿では,高レベル合成(HLS)結果を関数参照として活用し,潜在的な誤りを正すフレームワークであるCorrectHDLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:13:38 GMT)
TS-PEFT: Token-Selective Parameter-Efficient Fine-Tuning with Learnable Threshold Gating [8.1] 本稿では,関数 S が位置指標のサブセットにPEFT を選択的に適用する Token-Selective PEFT (TS-PEFT) という新しいパラダイムを提案する。
実験の結果,すべての指標に対するPEFTの非差別的適用は過剰であるだけでなく,非生産的である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:41:20 GMT)
CD-DPE: Dual-Prompt Expert Network based on Convolutional Dictionary Feature Decoupling for Multi-Contrast MRI Super-Resolution [8.0] マルチコントラスト磁気共鳴画像(MRI)は、低分解能(LR)スキャンから高分解能(HR)画像を再構成することを目的としている。
モダリティ間のコントラストの継承は、基準画像テクスチャを効果的に活用して目標画像再構成を誘導する上で、基本的な課題となる。
マルチコントラストMRI超解像のための畳み込み辞書特徴分離(CD-DPE)戦略に基づくデュアルプロンプトエキスパートネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:44:36 GMT)
Crossmodal learning for Crop Canopy Trait Estimation [8.0] 本稿では,高解像度衛星画像にUAVレベルの視覚的ディテールを付加したクロスモーダル学習手法を提案する。
我々は、米国コーンベルトの5つの異なる場所にわたって84種類のハイブリッドトウモロコシ品種の複製されたプロットから収集された、ほぼ同一の衛星UAV画像対のデータセットを使用する。
その結果、衛星入力から生成されたUAVライクな表現は、収量や窒素予測を含む複数の下流タスクにおいて、実際の衛星画像よりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:25:11 GMT)
SWITCH: Benchmarking Modeling and Handling of Tangible Interfaces in Long-horizon Embodied Scenarios [8.0] SWITCH (Semantic World Interface Tasks for Control and Handling) は、これらのギャップを調査するために反復リリースを通じて作成された、実施された、タスク駆動のベンチマークである。
タスク対応VQA、セマンティックUIグラウンディング、アクション生成、状態遷移予測、結果検証の5つの補完能力を評価する。
98個の実機とアプライアンスにまたがる351のタスクに対して、商用およびオープンなLMMMはシングルステップのインタラクションでも不整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:52:20 GMT)
Teacher-Guided One-Shot Pruning via Context-Aware Knowledge Distillation [7.9] 非構造化プルーニングは、ディープニューラルネットワークを圧縮するための強力な戦略である。
本稿では,KD(Knowledge Distillation)と重要スコア推定を密に統合した,教師指導型プルーニングフレームワークを提案する。
本手法は,本態的な表現を保ちながら,冗長な重みを効率的に除去するワンショットグローバルプルーニング戦略を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:56:05 GMT)
vMFCoOp: Towards Equilibrium on a Unified Hyperspherical Manifold for Prompting Biomedical VLMs [7.7] 共有超球面マニフォールド上のvon Mises-Fisher(vMF)分布を逆推定するフレームワークであるvMFCoOpを提案する。
vMFCoOpは、14の医療データセット、12の医療画像モダリティ、13の解剖学的領域で一貫した改善を示し、精度、一般化、臨床応用性において最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:09:57 GMT)
FairLRF: Achieving Fairness through Sparse Low Rank Factorization [7.6] モデルフェアネスを改善するために特異値分解(SVD)を利用するフェアネス指向低ランク分解(LRF)フレームワークを提案する。
提案手法は従来のLRF法や最先端のフェアネス向上技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:01:52 GMT)
Is the Cure Still Worse Than the Disease? Test Overfitting by LLMs in Automated Program Repair [7.2] 自動プログラムの修復は、確認されたテストに合格するが、隠されたテストの保留セットで失敗する、修復されたコードの生成に影響を受けやすいことが示されている。
この問題はテストオーバーフィッティングと呼ばれ、大きな言語モデルが出現する前に特定され研究されている。
リポジトリレベルのSWE-benchタスクを使用して、テストオーバーフィッティングがまだ問題であるかどうかを実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:55:56 GMT)
A Spatial Semantics and Continuity Perception Attention for Remote Sensing Water Body Change Detection [7.1] 水体変化検出(WBCD)のための空間分解能3m以上の新しいデータセットHSRW-CDを提案する。
空間意味と連続知覚モジュールは、WBCDネットワークにおける空間意味と深い特徴の構造の両方を完全に活用するように設計されている。
提案したSSCPには,マルチセマンティック空間注意(MSA),構造関係認識グローバル注意(SRGA),チャネルワイド自己注意(CSA)の3つの構成要素がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:30:05 GMT)
Almost Sure Convergence Analysis of Differentially Private Stochastic Gradient Methods [7.1] 微分厳格勾配勾配(DP-SGD)は、プライバシ保証付き機械学習モデルの標準アルゴリズムとなっている。
収束が広く期待されているにもかかわらず、このアルゴリズムは両凸な非賢明な状態のままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:42:40 GMT)
Rad-GS: Radar-Vision Integration for 3D Gaussian Splatting SLAM in Outdoor Environments [7.0] Rad-GSは、キロスケールの屋外環境向けに設計された4DレーダーカメラSLAMシステムである。
Rad-GSはカメラやLiDARの入力に基づく従来の3Dガウス法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:32:46 GMT)
Exploiting Inter-Sample Information for Long-tailed Out-of-Distribution Detection [7.0] 視覚データセットの長期認識において,サンプル間関係の活用によりOODの検出が大幅に向上することを示す。
提案手法は, FPRとテールクラスIDの分類精度において, 最先端の手法よりも高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:31:37 GMT)
Physics-Informed Machine Learning for Efficient Sim-to-Real Data Augmentation in Micro-Object Pose Estimation [7.0] 本研究では,マイクロロボットのポーズ推定のための物理インフォームド深層生成学習フレームワークを提案する。
波動光学に基づく物理レンダリングと深度アライメントをGAN(Generative Adversarial Network)に統合する。
構造類似度指数(SSIM)は、純粋にAI駆動の手法に比べて35.6%向上する。
93.9%/91.9%(ピッチ/ロール)の精度を達成し、実際のデータにのみ訓練された推定値よりも5.0%/5.4%(ピッチ/ロール)低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:10:53 GMT)
Flow and Depth Assisted Video Prediction with Latent Transformer [7.0] 本研究は,映像予測に係わる最初のシステマティックな研究である。
我々は,多目的潜時変圧器の標準的なアーキテクチャを用いて将来のフレームを予測するが,これを修正して深度や点フローからの情報を組み込む。
予測モデルに点流と深度を補助すると、隠蔽シナリオの精度が向上し、これらのモダリティを使わずにモデルよりも正確な背景動きを予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:54:33 GMT)
GeoPTH: A Lightweight Approach to Category-Based Trajectory Retrieval via Geometric Prototype Trajectory Hashing [6.8] 本稿では,効率的なカテゴリベース検索のための,新しい,軽量かつ非学習フレームワークを提案する。
GeoPTHは、代表プロトタイプ、すなわち幾何学的特性を保存する小さな点集合をアンカーとして使用することで、データ依存のハッシュ関数を構築する。
実験により、GeoPTHの検索精度は従来のメトリクスと最先端の学習手法の両方と非常に競合していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:37:25 GMT)
Interpretable dimensions support an effect of agentivity and telicity on split intransitivity [6.8] エージェントアクションを記述する動詞は非通訳構文に出現しやすく,テリックイベントを記述する動詞は非通訳構文に出現しがちであることを示す。
本研究は, 非通性・非通性・作用性・デリシティの関連性を実証し, 人間の判断と連動して解釈可能な次元を用いることで, 意味的特性の貴重な証拠が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:09:02 GMT)
On-chip Time-bin to Path Qubit Encoding Converter via Thin Film Lithium Niobate Photonics Chip [6.3] パス符号化されたフォトニック量子ビットはオンチップの量子情報プロセッサに適しているが、タイムビン符号化されたビットは長距離通信に適している。
量子フォトニック回路は、薄膜のニオブ酸リチウム高速光スイッチを介して、タイムビン符号化されたフォトニック量子ビットをパスエンコードされたビットに変換する。
変換された経路量子ビットの平均忠実度は97%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:36:48 GMT)
SpectralTrain: A Universal Framework for Hyperspectral Image Classification [6.3] 本研究では、アーキテクチャに依存しない普遍的なトレーニングフレームワークであるSpectralTrainを紹介する。
カリキュラム学習と主成分分析(PCA)に基づくスペクトルダウンサンプリングを統合することにより、学習効率を向上させる。
従来のSOTA(State-of-the-art)モデルとも互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:19:26 GMT)
PromptTailor: Multi-turn Intent-Aligned Prompt Synthesis for Lightweight LLMs [6.2] 本稿では,オープンエンドテキストのプロンプトタイラー生成を制御可能なシステムであるPromptTailorを紹介する。
インテントアラインのプロンプト合成により、モデル出力品質を向上させる。
このシステムはLlama3-8Bの量子化モデルであり、軽量のLoRAアダプターで微調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:17:48 GMT)
AMS-KV: Adaptive KV Caching in Multi-Scale Visual Autoregressive Transformers [6.2] 大規模言語モデル(LLM)におけるキー・アンド・バリュー(KV)キャッシングは広く研究されているが、次のスケールの予測には固有の課題がある。
本稿では,VARモデルにおける次のスケール予測のためのスケール適応型KVキャッシュポリシであるAMS-KVを紹介する。
バニラの次世代予測ベースVARモデルと比較すると、AMS-KVはKVキャッシュ使用量を最大84.83%削減し、自己保持遅延を60.48%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:10:12 GMT)
Simulating Gaussian boson sampling on graphs in polynomial time [5.9] グラフ上のガウスボソンサンプリング(GBS)に関する分布を古典的にサンプリングできることを示す。
また、ボソンサンプリングに関する別の分布が古典的に時間内にサンプリングできることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:11:55 GMT)
Nonadaptive One-Way to Hiding Implies Adaptive Quantum Reprogramming [5.9] 適応的再プログラミングを解析するためのいくつかの量子フレームワークは、Unruh、Grilo-Hvelmanns-Hlsing-Majenz、Pan-Zengによって与えられた。
我々は,これらの適応結果が,アンバイニス・ハンブルク・ウンルーの隠蔽までのエンフェノン片方向から導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:07:46 GMT)
OEMA: Ontology-Enhanced Multi-Agent Collaboration Framework for Zero-Shot Clinical Named Entity Recognition [5.8] マルチエージェントコラボレーションに基づく新規ゼロショット臨床NERフレームワークを提案する。
OEMAは, 正確なマッチング評価を行い, 最先端の性能を達成できることが示唆された。
今後の研究は、臨床NLPにおける適用性を高めるために、継続的な学習とオープンドメイン適応に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:13:45 GMT)
The Oracle and The Prism: A Decoupled and Efficient Framework for Generative Recommendation Explanation [5.7] 提案するPrismは,レコメンデーションプロセスを専用のランキングステージと説明生成ステージに分離する,新しい分離されたフレームワークである。
知識蒸留にインスパイアされたPrismは、強力な教師のLLMを活用して、高忠実な説明的知識を作り出す。
コンパクトで微調整された学生モデル(例えばBART-Base)は、この知識をパーソナライズされた説明に合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:59:16 GMT)
How Robot Dogs See the Unseeable [5.5] ピアリング(英: Peering)は、動物が運動視差を通して距離を推定するために使用する左右の運動である。
従来のロボットカメラは、前景の障害物と背景の物体の両方を鋭い焦点でレンダリングする。
この研究は、動物のピアリングと光画像からの合成開口センシングの正式な関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:41:48 GMT)
StreetView-Waste: A Multi-Task Dataset for Urban Waste Management [5.4] StreetView-Wasteは、ごみとごみコンテナを特徴とする都市シーンの包括的なデータセットである。
データセットは,(1)廃棄物の容器検出,(2)廃棄物の容器追跡,(3)廃棄物の区画化という3つの重要な評価タスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:10:33 GMT)
A Hybrid Proactive And Predictive Framework For Edge Cloud Resource Management [5.4] 古いクラウドエッジのワークロードのリソース管理はリアクティブすぎる。静的なしきい値に依存する場合の問題は、必要以上に多くのリソースを消費し過ぎているか、その欠如のためにパフォーマンスが低下していることです。
そのために開発されたフレームワークは、問題に反応するのをやめるが、期待し始める。
時系列予測のためのCNN LSTMモデルと,マルチエージェントDeep Reinforcement Learningに基づくオーケストレータの2つの強力なツールを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:09:07 GMT)
Correction of chain losses in trapped ion quantum computers [5.3] 長鎖のイオン損失は、鎖全体の不安定化によって鎖の全ての量子ビットが失われるため、対処されなければならない。
本研究では,(1)複数の長鎖に分散する量子誤り訂正符号,(2)各長鎖内のビーコン量子ビットを用いてチェーンの損失を検出すること,(3)ベコン量子ビットがチェーンの損失を消去する際の回路欠陥と消去の組み合わせを補正するデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:37:38 GMT)
Trustworthy AI in the Agentic Lakehouse: from Concurrency to Governance [5.3] 信頼できるエージェントへの道は、まずインフラストラクチャの問題を解決することから始まります。
我々は,データを再実装し,レイクハウス内での分離を計算するエージェントファースト設計であるBauplanを提案する。
Bauplanで自己修復パイプラインのリファレンス実装を共有することで、結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:21:34 GMT)
Enhancing Multi-Camera Gymnast Tracking Through Domain Knowledge Integration [5.3] 本手法のロバスト性は, 既存手法よりも優れていることを示すとともに, 広範囲な実験により検証した。
本手法を応用した体操判定システムは,近年の体操世界選手権に応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:47:45 GMT)
Acquisition Time-Informed Breast Tumor Segmentation from Dynamic Contrast-Enhanced MRI [5.3] ダイナミックコントラスト造影MRI(DCE-MRI)は乳癌検診、腫瘍評価、治療計画とモニタリングにおいて重要な役割を担っている。
異なる取得プロトコルや個々の因子は、同じフェーズで取得した画像であっても、組織の外観に大きな変化をもたらす。
本稿では,画像取得時間の知識を活用して,特定の取得シーケンスに従ってモデル特徴を変調する腫瘍分節法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:13:24 GMT)
YOWO: You Only Walk Once to Jointly Map An Indoor Scene and Register Ceiling-mounted Cameras [5.3] 本研究では,屋内シーンを共同でマッピングし,CMCをシーンレイアウトに登録する手法を提案する。
我々のアプローチでは、ヘッドマウントされたRGB-Dカメラを搭載した移動体エージェントを一度にシーン全体を横切り、CMCを同期させてこの移動体エージェントをキャプチャする。
全ての軌道と対応するタイムスタンプを関連付けることで、CMCの相対的なポーズを世界座標のシーンレイアウトに合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:36:16 GMT)
Learning from Sufficient Rationales: Analysing the Relationship Between Explanation Faithfulness and Token-level Regularisation Strategies [5.2] モデル性能に及ぼす理性情報の影響について検討する。
非常に有意義な合理性は、インスタンスを正しく分類するのに役立ちそうにない。
また、モデル入力に合理的情報を組み込むことで、ドメイン間の分類が促進されるが、タスクごとに結果が矛盾していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:39:20 GMT)
MedBayes-Lite: Bayesian Uncertainty Quantification for Safe Clinical Decision Support [5.2] MedBayes-Liteはトランスフォーマーに基づく臨床言語モデルのための軽量ベイズ拡張である。
MedBayes-Liteは、リトレーニングやアーキテクチャの変更なしに、既存のトランスフォーマーパイプラインに直接不確実な定量化を組み込む。
キャリブレーションと信頼性を継続的に改善し、自信過剰を32%から48%減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:33:12 GMT)
Beyond Code Similarity: Benchmarking the Plausibility, Efficiency, and Complexity of LLM-Generated Smart Contracts [5.1] LLMは実契約によく似た意味を持つコードを生成する。
ゼロショット世代のうち20%から26%のみが、テスト中のゼロショット実装と同じ振る舞いをする。
Retrieval-Augmented Generationはパフォーマンスを大幅に向上し、機能的正しさを最大45%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:47:59 GMT)
Adapt-As-You-Walk Through the Clouds: Training-Free Online Test-Time Adaptation of 3D Vision-Language Foundation Models [5.0] 3D Vision-Language Foundation Models (VLFMs) は強力な一般化とゼロショット認識能力を示している。
動的プロトタイプ学習に基づく3次元VLFMのトレーニング不要なオンラインテスト時間適応戦略であるUni-Adapterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:08:56 GMT)
CausalMamba: Interpretable State Space Modeling for Temporal Rumor Causality [4.9] CausalMambaは、Mambaベースのシーケンスモデリング、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)、NOTEARSによる微分因果発見を統合する新しいフレームワークである。
我々のフレームワークは、噂の分類と影響分析に統一的なアプローチを提供し、より説明しやすく行動可能な誤情報検出システムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:59:16 GMT)
HalluClean: A Unified Framework to Combat Hallucinations in LLMs [4.8] HalluCleanは、大きな言語モデルで幻覚を検出し修正するためのタスクに依存しないフレームワークである。
様々な領域にまたがるゼロショットの一般化を可能にするために、最小限のタスクルーチンプロンプトを使用する。
実験結果から,HaluCleanは事実整合性を大幅に向上し,競争ベースラインを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:42:04 GMT)
Multidimensional Rubric-oriented Reward Model Learning via Geometric Projection Reference Constraints [4.8] GPRC(Geometric Projection Reference Constraints)を用いたMR-RML(Multidimensional-oriented Reward Model Learning)を提案する。
MR-RMLは、医療標準を構造化された"Dimensions-Scenarios-Disciplines"マトリックスに統合し、データ生成とモデル最適化をガイドする。
62.7 (フルサブセット) と44.7 (ハードサブセット) のスコアを持つオープンソース LLM のSOTA を達成し、またクローズドソースモデルの大部分を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:26:16 GMT)
Quantum Data Learning of Topological-to-Ferromagnetic Phase Transitions in the 2+1D Toric Code Loop Gas Model [4.8] 量子データ学習(QDL)は、量子状態から直接物理的な洞察を抽出するフレームワークを提供する。
本稿では、磁場中の2+1次元トーリック・コード・ループ・ガスモデルにQDL手法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:21:15 GMT)
Toward Valid Generative Clinical Trial Data with Survival Endpoints [4.8] 既存の生成的アプローチは、主にGANベースであり、データハングリーであり、不安定であり、独立検閲のような強い前提に依存している。
独立検閲を前提とせず,混合型共変数と生存結果とを協調的に生成する変分オートエンコーダ(VAE)を導入する。
本手法は,タイプIエラーとパワーの系統的誤校正を図りながら,忠実度,ユーティリティ,プライバシの指標に基づいてGANの基準線を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:03:38 GMT)
Mitigating Estimation Bias with Representation Learning in TD Error-Driven Regularization [4.8] この研究は、柔軟なバイアス制御とより強力な表現学習を実現するための拡張手法を導入する。
両アクターによる過大評価と楽観的な探索を緩和するために、悲観的推定のバランスをとる3つの凸組合せ戦略(対称と非対称)を提案する。
パフォーマンスをさらに向上するため、アクターと批評家ネットワークに拡張状態とアクション表現を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:31:55 GMT)
LLM4EO: Large Language Model for Evolutionary Optimization in Flexible Job Shop Scheduling [4.8] この研究は、Large Language Models (LLM)を活用して進化力学を理解し、演算子レベルのメタ進化を可能にする。
提案するフレームワーク LLM4EO は,知識伝達に基づく演算子設計,進化知覚と解析,適応演算子進化の3つのコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:56:09 GMT)
Deep SOR Minimax Q-learning for Two-player Zero-sum Game [4.8] 本稿では,関数近似器としてディープニューラルネットワークを組み込んだ,逐次オーバーラックス最小Q-ラーニングアルゴリズムを提案する。
本稿では,既存のQ-ラーニングアルゴリズムに対して提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:52:42 GMT)
Linear time small coresets for k-mean clustering of segments with applications [4.8] 集合 $mathcalS subseteq mathbbRd$ of $n$ segments に対して $k$-means 問題を研究する。
任意の $varepsilon > 0$ に対して、$varepsilon$-coreset は $C の部分集合 $C の部分集合 mathbbRd$ であり、$D(mathcalS,X)$ を任意の $k$ に対して 1 pm varepsilon$ で近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:55:11 GMT)
Finetuning LLMs for Automatic Form Interaction on Web-Browser in Selenium Testing Framework [4.5] 本稿では,セレンで高品質なテストケースを生成するために,大規模言語モデル(LLM)を訓練するための新しい手法を提案する。
我々は、さまざまな現実世界のフォームやテストシナリオをカバーし、トレーニングと評価のために、合成データセットと人間アノテーションデータセットの両方をキュレートする。
提案手法は, GPT-4o など,すべての評価指標において, 高いベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:45:32 GMT)
Correlation-Aware Feature Attribution Based Explainable AI [4.5] emphExCIRは、軽量転送プロトコルを備えた相関対応属性スコアである。
textscBlockCIRは、コリニアクラスタの二重カウントを緩和する。
emphscalable説明責任は、現実のデプロイメントにおいて、emphscalable説明責任を計算的に効率的、emphscalent、emphscalable説明責任を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:51:00 GMT)
Gauge-Equivariant Graph Networks via Self-Interference Cancellation [4.4] グラフニューラルネットワークは、ホモフィルグラフに優れるが、自己強化信号と位相不整合信号により、しばしばヘテロフィリーの下で失敗する。
本稿では,投影型干渉機構を付加的なアグリゲーションに置き換えた自己干渉キャンセラレーション(GESC)を用いたゲージ・等価グラフネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:48:22 GMT)
Click2Graph: Interactive Panoptic Video Scene Graphs from a Single Click [4.4] PVSG(Panoptic Video Scene Graph Generation)の最初のインタラクティブフレームワークであるClick2Graphを紹介する。
Click2Graphは、時間をかけて被写体を追跡し、対話するオブジェクトを自律的に発見し、被写体、オブジェクト、述語>三つ子を予測し、時間的に一貫したシーングラフを形成する。
本フレームワークでは,主観的なオブジェクトプロンプトを生成する動的インタラクション探索モジュールと,共同エンティティと述語推論を行うセマンティック分類ヘッドという2つの重要なコンポーネントを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 00:49:25 GMT)
A Switching Framework for Online Interval Scheduling with Predictions [4.4] 我々は、各区間を即時に受け入れるか、到着時に拒否しなければならない、取り消し不能な環境でのオンライン区間スケジューリングについて検討する。
我々は,この問題を,アルゴリズムが(機械学習による)予測にアクセスできる学習拡張環境で考える。
私たちの主な貢献はSemiTrust-and-Switchフレームワークであり、予測ベースと古典的間隔スケジューリングアルゴリズムを組み合わせた統一的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:01:09 GMT)
LLaVA$^3$: Representing 3D Scenes like a Cubist Painter to Boost 3D Scene Understanding of VLMs [4.3] LLaVA$3$(LLaVA-Cube)は視覚言語モデルの3次元シーン理解能力を向上させる新しい手法である。
キュービストの画家に触発されて、各物体の全方向の視覚表現を通して、VLMの3次元シーンを記述することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:22:22 GMT)
Explainable Deep Learning for Brain Tumor Classification: Comprehensive Benchmarking with Dual Interpretability and Lightweight Deployment [4.3] この研究は、MRI画像から脳腫瘍を自動分類するための完全なディープラーニングシステムを提供する。
Inception-ResNet V2は最先端のパフォーマンスに達し、99.53%の精度を達成した。
このエンドツーエンドソリューションは、信頼できるAIの正確性、解釈可能性、デプロイ性を考慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:21:40 GMT)
Mixed-State Berry Curvature in quantum multiparameter estimations [4.2] 我々は混合状態の量子曲率を導入し、精度推定の分野において重要な役割を果たすことを発見した。
例えば、任意の qubit 状態に対するベリー曲率の正確な式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:37:55 GMT)
Collaborative Management for Chronic Diseases and Depression: A Double Heterogeneity-based Multi-Task Learning Method [4.2] 本研究は、統合的身体・精神医療のための計算ソリューションを提供することにより、健康情報システムに寄与する。
我々は,マルチタスク学習(MTL)問題としてマルチディスリーズアセスメントを概念化し,各疾患アセスメントをタスクとしてモデル化する。
本稿では,3つの革新を通じて基本手法を改善する高度二重不均一性に基づくマルチタスク学習(ADH-MTL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:15:27 GMT)
TRAM: A Transverse Relaxation Time-Aware Qubit Mapping Algorithm for NISQ Devices [4.1] 我々は、コヒーレンス誘導コンパイルフレームワークであるTRAM(Transverse Relaxation Time-Aware Qubit Mapping)を提案する。
TRAMは、キャリブレーションインフォームドコミュニティ検出を統合して、ノイズ耐性量子ビット分割を構築する。
SABREを3.59%上回り、ゲート数を11.49%減らし、回路深さを12.28%短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:11:36 GMT)
Frugality in second-order optimization: floating-point approximations for Newton's method [4.0] この研究はニュートンステップに対する有限精度算術の影響を分析する。
これは混合精度ニュートンに対する収束定理を確立し、「準」変種と「非コンパクト」変種を含む。
また、二階微分の部分計算を可能にする一般化されたガウスニュートン法であるGN_kを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 21:05:45 GMT)
Memory-DD: A Low-Complexity Dendrite-Inspired Neuron for Temporal Prediction Tasks [4.0] 既存のデンドライトにインスパイアされたニューロンは、主に静的データのために設計されている。
メモリ-DDは、非線形活性化機能を持たない2つのデンドライト誘発ニューロン群からなる。
結果は、メモリ-DDが18の時間分類ベンチマークデータセットで平均89.41%の精度を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:03:40 GMT)
Auditable Ledger Snapshot for Non-Repudiable Cross-Blockchain Communication [3.9] 本稿では,新しいブロックチェーンスナップショットアーカイブ手法であるInterSnapを紹介する。
InterSnapはクロスブロックチェーントランザクションの監査を可能にする。
InterSnapは、クロスチェーントランザクションレシートを保持しながら、悪意のある攻撃から回復できることを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:13:06 GMT)
End-to-End Motion Capture from Rigid Body Markers with Geodesic Loss [3.8] マーカーベースの光モーションキャプチャ(MoCap)は、時間を要する準備やマーカー識別の曖昧さなど、現実的な課題に直面している。
我々は、不明瞭な6-DoFデータを提供するMoCapの新たな基本ユニットであるRigid Body Marker(RBM)を紹介する。
我々は,測地的損失下でSMPLパラメータを直接推定する深層学習に基づく回帰モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:43:05 GMT)
Pass@k Metric for RLVR: A Diagnostic Tool of Exploration, But Not an Objective [3.8] 我々は、k個の独立サンプルにおいて少なくとも1つの正しい解を得る確率を測定するpass@kメトリックを分析する。
我々の分析によると、pass@kの目的は、探索が最も重要となる体制において、消滅する学習信号を提供する。
pass@kは有用な診断ツールであるが、最適化の直接的な目的には適さないかもしれないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:58:21 GMT)
Failure of uniform laws of large numbers for subdifferentials and beyond [3.8] 我々は、大数の一様法則が自然仮定の下での偏微分を保たないことを示す。
この結果は、有限個の滑らかな部分を持つランダムリプシッツ関数とランダム凸関数に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:24:15 GMT)
Scalable Quantum Computational Science: A Perspective from Block-Encodings and Polynomial Transformations [3.7] 本稿では,スケーラブルな量子計算科学手法が持つべきいくつかの特性について述べる。
本稿では,ブロック符号化の構成と組立,量子信号処理(QSP)アルゴリズムの様々な一般化など,最近の話題について述べる。
このパースペクティブが、最先端の量子アルゴリズムを計算科学コミュニティに穏やかに導入し、スケーラブルな量子計算科学方法論の今後の発展を促すことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:03 GMT)
Data Annotation Quality Problems in AI-Enabled Perception System Development [3.7] データアノテーションは、AI対応の知覚システムの開発において必須であるが、非常にエラーを起こしやすい。
我々は3つのデータ品質次元にまたがる18の繰り返しアノテーションエラーの分類法を開発した。
この研究は、信頼できるAI対応認識システムを構築するための共有語彙、診断ツールセット、行動可能なガイダンスを提供することで、SE4AIに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:30:51 GMT)
A Robust Federated Learning Approach for Combating Attacks Against IoT Systems Under non-IID Challenges [3.7] 本研究は, 統計的不均一性による課題を包括的に理解し, 解決することを目的としている。
本研究では,CICIoT2023データセットを用いて大規模IoT攻撃を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:05:14 GMT)
Password Strength Analysis Through Social Network Data Exposure: A Combined Approach Relying on Data Reconstruction and Generative Models [3.5] パスワード強度に関する評価プロセスを強化するために設計されたデータ再構成ツールであるSODAを提案する。
特にSODAは、公開データの活用によるパスワード強度の評価を目的とした、特別なパスワード評価モジュールを統合している。
また、パスワード生成におけるLLM(Large Language Models)の能力とリスクについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:34:33 GMT)
WER is Unaware: Assessing How ASR Errors Distort Clinical Understanding in Patient Facing Dialogue [3.5] 我々は、専門家臨床医が根本的真実の発話を相手と比べることにより、ゴールドスタンダードのベンチマークを確立する。
分析の結果,WERと既存メトリクスの包括的組み合わせは臨床リスクラベルと相関が低いことが明らかとなった。
この評価ギャップを埋めるために, GEPA を最適化した LLM を導入し, ASR の専門家による臨床評価を再現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:59:20 GMT)
VersaPants: A Loose-Fitting Textile Capacitive Sensing System for Lower-Body Motion Capture [3.4] We present VersaPants, a first loose-fitting, fabric-based capacitive sensor system for lower-body motion capture。
このシステムは、快適さを損なうことなく下半身のポーズを再構築する。
我々は、コンデンサ信号を関節角にマッピングする軽量なトランスフォーマーベースディープラーニングモデルを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:30:02 GMT)
A Machine Learning-Driven Solution for Denoising Inertial Confinement Fusion Images [3.4] 混合ガウス・ポアソン復調のために,Cohen-Daubechies-Feauveauウェーブレット変換を用いた教師なしオートエンコーダを実装した。
これは、フォワードモデルによって生成されたデータとベンチマークした場合、低い再構成エラーと優れたエッジ保存メトリクスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:56:34 GMT)
Context-Aware Multimodal Representation Learning for Spatio-Temporally Explicit Environmental Modelling [3.4] 本稿では,高時間分解能で異なるモダリティを統一空間に統合する表現学習フレームワークを提案する。
提案手法は,クラウドフリーのSentinel-2データの時間周波数と10mのネイティブ解像度で遅延空間を生成する。
これにより、モデルが補完的なリモートセンシングデータをキャプチャし、空間と時間のコヒーレンスを保存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:16:38 GMT)
Large Language Model-Based Reward Design for Deep Reinforcement Learning-Driven Autonomous Cyber Defense [3.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく報酬設計手法を提案する。
以上の結果から, LLM誘導型報酬設計は, 多様な敵行動に対する効果的な防衛戦略につながる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:54:08 GMT)
Liars' Bench: Evaluating Lie Detectors for Language Models [3.2] LIARSのBENCHは、オープンウェイトモデルによって生成される嘘と正直な応答の72,863例からなるテストベッドである。
我々の設定は、定性的に異なる種類の嘘を捉え、モデルが嘘をつく理由と嘘を狙った信念の目的の2つの次元に沿って異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:29:33 GMT)
Sex and age determination in European lobsters using AI-Enhanced bioacoustics [3.2] 本研究は,水産・養殖の重要種であるホマルス・ガンマロス(European lobster)に焦点を当てた。
本研究は、特にH. gammarus Bioacousticsを用いて、ロブスターを年齢(少年/大人)と性(男性/女性)で分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:08:48 GMT)
Digital Agriculture Sandbox for Collaborative Research [3.1] デジタル農業は、世界の食料問題に対処するための貴重なデータを生成するが、農家はプライバシー上の懸念からそれを共有することをためらっている。
本稿では,この問題を解決するセキュアなオンラインプラットフォームであるDigital Agriculture Sandboxを提案する。
このプラットフォームにより、農家(限られた技術資源を持つ)と研究者は、プライベート情報を公開することなく、農業データを分析できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:41:35 GMT)
Supervised Contrastive Learning for Few-Shot AI-Generated Image Detection and Attribution [3.1] 本研究では,合成画像検出に固有の一般化問題に対処する新しい2段階検出フレームワークを提案する。
提案手法は,既存手法よりも5.2ポイント向上した平均検出精度91.3%を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:53:24 GMT)
Sensorium Arc: AI Agent System for Oceanic Data Exploration and Interactive Eco-Art [3.0] Sensorium Arc(AIは気候を反映する)は、海を詩的な話者として人格化するリアルタイム多モード対話型AIエージェントシステムである。
このプロジェクトは、高次元環境データへの感情的で直感的なアクセスを仲介する会話型AIエージェントの可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:48:40 GMT)
Fermions and Supersymmetry in Neural Network Field Theories [2.9] 本稿では,グラスマン評価ニューラルネットワークを用いたフェルミオン型ニューラルネットワークの理論を紹介する。
自由理論は、中央極限定理のグラスマン変数への一般化によって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:05 GMT)
Optimal Fairness under Local Differential Privacy [2.9] 本研究では、データ不公平性を低減し、下流分類における公平性を向上するローカル差分プライバシー機構を最適に設計する方法を検討する。
理論的貢献として、識別精度の最適分類器の場合、データの不公平さを減らし、分類の不公平度を低下させることが必然的に証明される。
実験により,本手法は多様なデータセットおよび公正度指標間でデータ不公平性を減少させるため,既存のLCPメカニズムを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:00:15 GMT)
Self-supervised and Multi-fidelity Learning for Extended Predictive Soil Spectroscopy [2.9] 本稿では,潜在空間埋め込みに基づく多要素学習と拡張予測土壌分光のためのフレームワークを提案する。
自己教師付き表現は、大規模なMIRスペクトルライブラリとVari Autoencoderアルゴリズムで事前訓練された。
スペクトル変換(NIR から MIR への変換)タスクからの予測は、元の MIR スペクトルの性能と一致しなかったが、NIR のみのモデルの予測性能と似ているか、優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:36:33 GMT)
Beyond Generative AI: World Models for Clinical Prediction, Counterfactuals, and Planning [2.8] 世界モデルは、多段階のロールアウト、カウンターファクト評価、計画を可能にするために予測力学を学ぶ。
レビューされたシステムのほとんどはL1-L2を実現しており、L3とレアなL4計画/制御のインスタンスは少ない。
本総説では, 臨床的に堅牢な予測ファースト世界モデルの研究課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:11:45 GMT)
From Performance to Understanding: A Vision for Explainable Automated Algorithm Design [2.8] この記事では、次のブレークスルーは、さらなる自動化ではなく、理解と自動化の結合によるものだ、と論じる。
3つの柱上に構築された説明可能な自動アルゴリズム設計のビジョンを概説する。
これらの要素は、発見、説明、一般化が互いに強化される閉知識ループを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:08:40 GMT)
Exceptional-Point-Induced Sensitivity-Robustness Phase Transition in Quantum Interference [2.7] 損失結合導波路系における2光子Hong Ou Mandel干渉における例外点誘起相転移を示す。
PT対称相では、干渉は結合強度に超敏感であり、シャープな束縛反バンチングスイッチが生じる。
PT破壊相では、結合を介して安定に調整可能な偶然確率と独立して、頑健な発振自由となり、伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:01:36 GMT)
Enhancing Nuclear Reactor Core Simulation through Data-Based Surrogate Models [2.7] 本稿では,原子炉炉心シミュレーションを強化するための代替シミュレーション手法として,2つの代理モデルを提案する。
データ駆動モデルと物理インフォームドモデルの両方が、計算時間が非常に少ない複雑な力学を迅速に統合できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:41:33 GMT)
MajinBook: An open catalogue of digital world literature with likes [2.7] MajinBookは、シャドウライブラリの使用を容易にするために設計されたオープンカタログである。
我々は3世紀にわたる英語の書籍に539,000点を超える高精度のコーパスを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:27:10 GMT)
Efficiently learning non-Markovian noise in many-body quantum simulators [2.5] 量子的および古典的非マルコフノイズを持つ幾何学的局所格子モデルを考える。
ノイズに対するガウス的な仮定の下で、サンプルの複雑さをシステムサイズと対数的にスケーリングすることで、ノイズを学習できることが示される。
提案プロトコルでは,当初製品状態のシミュレータキュービットを準備し,単一キュービットのクリフォードゲートの層を導入し,製品オブザーバブルの測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:56:27 GMT)
Analysis of heart failure patient trajectories using sequence modeling [2.5] Mambaアーキテクチャは、Llamaをベースとした高度なTransformer(Transformer++)で、長いコンテキスト長を扱う。
ラマは最も高い予測的差別を達成し、最高の校正を行い、全てのタスクに頑丈さを示し、その後にマンバが続く。
本稿では、入力トークン化、モデル構成、時間データ前処理のための体系的設計選択を用いた最初のアブレーション研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:43:25 GMT)
From Representation to Enactment: The ABC Framework of the Translating Mind [2.4] 拡張マインド(EM)理論に基づいて、この記事では、心の表現に基づくモデルに代わるものを提案する。
そこで我々は,翻訳マインドの新しいABCフレームワークを構築した。翻訳は静的な言語間対応の操作ではなく,実行された活動である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 21:29:24 GMT)
Externally Validated Multi-Task Learning via Consistency Regularization Using Differentiable BI-RADS Features for Breast Ultrasound Tumor Segmentation [2.3] セグメンテーションと分類の間の破壊的干渉を緩和する新しい整合正則化手法を提案する。
BrEaSTデータセット(Poland)上のすべてのモデルをトレーニングし、3つの外部データセット上で評価することで、このアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:45:25 GMT)
Approximation rates of quantum neural networks for periodic functions via Jackson's inequality [2.2] 量子ニューラルネットワーク(Quantum Neural Network, QNN)は、量子コンピューティングの世界における古典的なニューラルネットワークのアナログである。
周期関数に対するQNNの近似能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:44:24 GMT)
ODE-ViT: Plug & Play Attention Layer from the Generalization of the ViT as an Ordinary Differential Equation [2.1] 本稿では,動的に安定な条件を満たすビジョン変換器ODE-ViTを紹介する。
CIFAR-10とCIFAR-100の実験では、ODE-ViTは最大1桁のパラメータで安定で、解釈可能で、競争的な性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:19:41 GMT)
Time Evolution of Multi-Party Entanglement Signals [2.1] カオス量子多体系におけるマルチパーティエンタングルメント信号のリアルタイムダイナミクスについて検討する。
我々の主要な技術ツールは絡み合い力学の膜理論である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:01 GMT)
Scenario-Aware Control of Segmented Ladder Bus: Design and FPGA Implementation [2.1] 大規模ニューロモルフィックアーキテクチャは、共有相互接続を用いてスパイクを伝達するコンピューティングタイルで構成されている。
これらの特性は、アイドル期間中に最小限の電力を消費しながら、高活性バーストを処理するために最適化された相互接続を必要とする。
本稿では,セグメンテッド・ラダーバスに合わせたシナリオ対応制御面の設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:38:17 GMT)
LEGO-SLAM: Language-Embedded Gaussian Optimization SLAM [2.1] 本稿では、3DGSベースのSLAMシステム内でリアルタイムなオープン語彙マッピングを実現するフレームワークであるLEGO-SLAMを提案する。
提案手法のコアとなるのはシーン適応型エンコーダデコーダで, 高次元言語埋め込みをコンパクトな16次元特徴空間に蒸留する。
LEGO-SLAMは15FPSでオープン語彙機能を提供しながら、競争力のあるマッピング品質とトラッキング精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:31:34 GMT)
From generative AI to the brain: five takeaways [2.0] これらの生成原理のどれが脳でも機能しているかを徹底的に研究することが必須であり、それゆえ認知神経科学に関係している。
我々は、世界モデリングの欠点、思考プロセスの生成、注意、神経スケーリング法則、量子化の5つの例について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:00:44 GMT)
Representations of Cyclic Diagram Monoids [1.8] 我々はそれらの単純表現を分類し、その次元を基礎となるダイアグラム代数の観点で計算する。
これらのことは、巡回図形のモノイドが指数的成長の表現ギャップを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 00:30:50 GMT)
Characterizing Continuous and Discrete Hybrid Latent Spaces for Structural Connectomes [1.8] 構造コネクトームは、異なる脳領域が物理的にどのように接続されているかを示す詳細なグラフである。
PCAやオートエンコーダのような低次元空間は、大きな変化源を捉えるためにしばしば用いられる。
離散成分と連続成分を連成モデル化するハイブリッド潜在空間を持つ変分オートエンコーダ(VAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:52:17 GMT)
Achieving Skilled and Reliable Daily Probabilistic Forecasts of Wind Power at Subseasonal-to-Seasonal Timescales over France [1.8] 本稿では,ECMWF サブシーズン・シーズン天気予報を1日から46日間のリードタイムの風力予測に変換するパイプラインを提案する。
本手法は,連続的ランク付け確率スキルスコアとエンサンブル平均正方形誤差の両方の観点から,気候基準線を50%上回ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:05:39 GMT)
On the modular platoon-based vehicle-to-vehicle electric charging problem [1.7] モジュラー車(MV)用に設計された小隊型車間充電(PV2VC)技術のための混合整数線形プログラム(MILP)を定式化する。
PV2VC技術は、エネルギー消費の最大11.07%、旅行時間の11.65%、総コストの11.26%を節約できることを示した。
PV2VCの運用シナリオでは、低初期状態の長距離車両路線、低充電設備、旅行時間がエネルギー消費コストよりも高いと見なされる場合、より有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:00:08 GMT)
Interfacial and bulk switching MoS2 memristors for an all-2D reservoir computing framework [1.7] 我々は,Au/Ti/MoS$$$/Au記憶装置における短期記憶力学と長期記憶力学を利用して,貯水池計算(RC)ネットワークを設計する。
この小型RCネットワークは、音声デジタル認識タスクにおいて89.56%の精度を実現し、非線形時系列方程式の解析にも使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:11:06 GMT)
Weakly Supervised Segmentation and Classification of Alpha-Synuclein Aggregates in Brightfield Midbrain Images [1.7] パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、α-シヌクレイン凝集物の蓄積に伴う神経変性疾患である。
本研究では,これらの集合を全スライディング画像に分割・分類する自動画像処理パイプラインを開発した。
我々の手法は、レヴィ体や神経突起を含む主要な集合形態を80%の精度で区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:51:05 GMT)
Learning-Enhanced Observer for Linear Time-Invariant Systems with Parametric Uncertainty [1.6] この研究は、不確実な力学を持つ線形時間不変系に対する学習強化オブザーバ(LEO)を導入する。
提案フレームワークは,名目モデルにのみ依存するのではなく,システム行列を最適化可能な変数として扱い,定常出力の不一致損失の勾配に基づく最小化を通じてそれを洗練する。
結果として得られるデータインフォームド・サロゲートモデルにより、古典的設計の構造を保ちながら中等パラメータの不確かさを効果的に補償する改良されたオブザーバを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:47:52 GMT)
BoxingVI: A Multi-Modal Benchmark for Boxing Action Recognition and Localization [1.6] ボクシングにおけるパンチ検出と分類に適した、包括的でよく注釈付けされたビデオデータセットを提案する。
データセットは、6つの異なるパンチタイプに分類される6,915個の高品質なパンチクリップで構成されている。
この貢献は、ボクシングと関連ドメインにおける運動分析、自動コーチング、パフォーマンスアセスメントの進展を加速することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:37:07 GMT)
Operon: Incremental Construction of Ragged Data via Named Dimensions [1.6] 既存のワークフローエンジンには、タグ付けされたデータ固有の形状と依存関係を追跡するネイティブサポートがない。
我々はRustベースのワークフローエンジンであるOperonを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:16:31 GMT)
SVG360: Multi-View SVG Generation with Geometric and Color Consistency from a Single SVG [1.6] 本稿では,単一のSVG入力から多視点一貫したSVGを生成する3段階のフレームワークを提案する。
結果として得られたSVGは、ビュー間で強い色の一貫性を示し、冗長なパスを著しく低減し、微細な構造的詳細を保持する。
この作業は生成的モデリングと構造化ベクトル表現を橋渡しし、単一の入力とオブジェクトレベルのマルチビュー生成へのスケーラブルなルートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:33:57 GMT)
Adversarial Poetry as a Universal Single-Turn Jailbreak Mechanism in Large Language Models [1.5] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の汎用的単一ターンジェイルブレイク手法として,敵対詩が機能することを示す。
25のプロプライエタリでオープンウェイトなモデルで、キュレートされた詩的なプロンプトによって高いアタック・サクセス・レート(ASR)が得られ、一部のプロバイダは90%を超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:34:44 GMT)
Statistically Assuring Safety of Control Systems using Ensembles of Safety Filters and Conformal Prediction [1.5] Hamilton-Jacobi (HJ) 到達可能性解析は、安全を正式に検証し、安全なコントローラを生成するための基本的な方法である。
このような不確実性に縛られる共形予測ベース(CP)フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:28:08 GMT)
KAN-SAs: Efficient Acceleration of Kolmogorov-Arnold Networks on Systolic Arrays [1.5] Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) はパラメータ効率と説明可能性の向上を約束している。
我々は,B-スプラインの内在特性を活用し,効率的なカン推論を実現する新しいSAベースの加速器であるKan-SAを提案する。
Kan-SAは、従来の等価領域のSAと比較して、最大100%SA利用、最大50%クロックサイクル削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:55:01 GMT)
Monte Carlo Expected Threat (MOCET) Scoring [1.4] ASL-3+モデルは、初心者の非国家アクターを引き上げる能力に固有のリスクをもたらす。
既存の評価指標は、モデルアップリフトとドメイン知識を確実に評価することができる。
我々は、現実世界のリスクを定量化できる解釈可能で2倍のスケール可能な測度であるMOCETを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:06:13 GMT)
Boosting Predictive Performance on Tabular Data through Data Augmentation with Latent-Space Flow-Based Diffusion [1.4] 本稿では,マイノリティオーバサンプリングのための木駆動拡散法を提案する。
PCAForest、EmbedForest、AttentionForestの3つのバリエーションを紹介します。
最寄り距離比と最近距離記録によるプライバシー評価は、フォレスト拡散ベースラインと同等かそれ以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:28:32 GMT)
The use of vocal biomarkers in the detection of Parkinson's disease: a robust statistical performance comparison of classic machine learning models [1.4] パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、進行性神経変性疾患であり、機能的モビリティの障害に加えて、しばしば発声障害と関連している。
PDの早期診断を支援するための声帯バイオマーカーの使用は、臨床的設定において非侵襲的で低コストでアクセスしやすい代替手段を示す。
本研究は、PD患者と健常者との区別におけるディープニューラルネットワーク(DNN)の有効性を一貫して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:43:38 GMT)
FOOTPASS: A Multi-Modal Multi-Agent Tactical Context Dataset for Play-by-Play Action Spotting in Soccer Broadcast Videos [1.3] サッカーデータセット(FOOTPASS)におけるFtertovision Play-by-Play Spot Actiontingを紹介する。
これは、マルチエージェントの戦術的文脈において、サッカーの試合全体に対してプレーバイプレイのアクションスポッティングを行うための最初のベンチマークである。
コンピュータビジョンタスクからの出力とサッカーの事前知識の両方を活用する、プレイヤー中心のアクションスポッティングの手法の開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:42:28 GMT)
Tripartite Entanglement Generation in Atom-Coupled Dual Microresonators System [1.2] 本研究では,ハイブリッドキャビティ量子電気力学アーキテクチャにおける真の三部構造エンタングルメントの出現と制御について検討する。
本稿では, 散逸速度と非対称性が, 両部交絡の真の三部交絡状態への転換をいかに支配するかを示す。
これらの知見は、結合キャビティQEDプラットフォームにおける定常多部量子資源のエンジニアリングへの明確な経路を概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:37:04 GMT)
Loss Functions Robust to the Presence of Label Errors [1.2] トレーニングデータのラベルエラーを検出するには、ラベルエラーに対して堅牢なモデルが必要である。
損失関数の調整は改善の機会を与える。
人工的に破損したデータの結果は有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:30:55 GMT)
Orthogonal frequency-division multiplexing for simultaneous gate operations on multiple qubits via a shared control line [1.0] スケーリングは熱負荷の観点からも大きな課題であり、大規模量子コンピュータの実現において大きなボトルネックを形成している。
周波数分割多重化方式を用いて、単一ケーブルを介して伝送されるマイクロ波を用いて、複数のキュービット上の同時ゲート動作を解析する。
そこで本研究では,多数の量子ビットを持つ量子プロセッサに適した,スケーラブルなFDMベースのマイクロ波制御方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:36:23 GMT)
ART: A Graph-based Framework for Investigating Illicit Activity in Monero via Address-Ring-Transaction Structures [1.0] 本稿では,モネロ取引から構造パターンと時間パターンを抽出するために,グラフに基づく新しい手法を用いたケーススタディを提案する。
これは、プライバシ保護ブロックチェーンエコシステムにおける調査作業を支援する分析ツールの開発に向けた、最初の部分的なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:59:50 GMT)
PersonaDrift: A Benchmark for Temporal Anomaly Detection in Language-Based Dementia Monitoring [1.0] PersonaDriftは、日々のコミュニケーションの進行的な変化を検出するための機械学習と統計的手法を評価するために設計されたベンチマークである。
このベンチマークは、介護者が特に有能であると強調した2種類の縦方向の変化に焦点を当てている。
予備的な結果は, ベースライン変動率の低いユーザにおいて, 単純な統計モデルを用いて, 平坦感が検出できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:15:00 GMT)
Automated Interpretable 2D Video Extraction from 3D Echocardiography [0.9] 心臓超音波による従来の医療画像は、個々の心臓構造を示す一連の2Dビデオに依存している。
心臓超音波の3次元容積から標準2次元ビューを自動選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 00:40:43 GMT)
A Mathematical Framework for Custom Reward Functions in Job Application Evaluation using Reinforcement Learning [0.9] 本稿では,小言語モデルに基づくより洗練された履歴書評価モデルを構築するための2段階のプロセスについて述べる。
このモデルはカスタム報酬関数上でGRPOを使用して微調整される。
その結果, GRPO分析モデルでは実世界の有効性が顕著に示され, 最終精度は91%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:06:30 GMT)
Physically Realistic Sequence-Level Adversarial Clothing for Robust Human-Detection Evasion [0.8] シャツ、ズボン、帽子の自然な、印刷可能な敵テクスチャを生成するために、シーケンスレベルの最適化フレームワークが導入された。
次に、運動、多角カメラの視点、布のダイナミクス、照明のバリエーションをシミュレートするために、物理的にベースとしたヒューマンガーメントパイプラインが使用される。
実験は、強く安定した隠蔽、視点変化に対する高い堅牢性、優れたクロスモデル転送性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:45:01 GMT)
Integrating Symbolic Natural Language Understanding and Language Models for Word Sense Disambiguation [0.8] 本稿では,統計的言語モデルを用いて曖昧さを解消する手法を提案する。
記号的NLUシステムによって生成される複数の候補意味は、区別可能な自然言語代替語に変換される。
本手法の有効性を実証するため,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:32:15 GMT)
Consciousness in Artificial Intelligence? A Framework for Classifying Objections and Constraints [0.8] この枠組みを科学的・哲学的な文献から14の顕著な例に適用する。
我々の目的は、議論に参画するのではなく、計算機能主義への挑戦とデジタル意識への挑戦を曖昧にするための構造とツールを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:36:34 GMT)
CRISTAL: Real-time Camera Registration in Static LiDAR Scans using Neural Rendering [0.8] この研究は、撮影済みで高精度な色付きLiDAR点雲内にカメラをローカライズするリアルタイム手法を導入する。
ニューラルレンダリング技術は、合成画像と実画像の間の領域ギャップを狭める。
その結果、グローバルなLiDAR座標系において、正確なメートル法スケールのドリフトフリーカメラトラッキングが実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:34:34 GMT)
Erase to Retain: Low Rank Adaptation Guided Selective Unlearning in Medical Segmentation Networks [0.7] 医用画像セグメンテーションのための制御可能なアンラーニングフレームワークであるErase to Retainを紹介する。
提案手法は,低ランク適応 (LoRA) 制約付き部分空間更新を用いた教師学生蒸留パラダイムを用いている。
ISIC分類では, 忘れ部分集合の精度を87.0%から64.1%に下げるとともに, 保持精度を83.9%から90.6%に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:30:16 GMT)
BioBench: A Blueprint to Move Beyond ImageNet for Scientific ML Benchmarks [0.7] ImageNet-1K リニアプローブ転送精度は、ビジュアル表現品質のデフォルトプロキシのままである。
ImageNetが見逃すものをキャプチャするオープンエコロジービジョンベンチマークであるBioBenchを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:46:33 GMT)
NLP Datasets for Idiom and Figurative Language Tasks [0.7] 慣用的で比喩的な言語は、口語と文章の大部分を形成します。
ソーシャルメディアでは、この非公式言語は、大きな言語モデル(LLM)の人やトレーナーにとって、より容易に観測可能になっている。
微調整アプローチは最適であることが証明されているが、より優れた、より大規模なデータセットは、このギャップをさらに狭めるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:28:05 GMT)
Multi-View Polymer Representations for the Open Polymer Prediction [0.7] 相補表現を利用した多視点設計により, 高分子特性の予測に対処する。
本システムでは, (i) RDKit/Morgan記述子, (ii) グラフニューラルネットワーク, (iii) 3次元インフォームド表現, (iv) 事前訓練されたSMILES言語モデルという4つのファミリーを統合した。
このアプローチは、NeurIPS 2025で開かれたOpen Polymer Prediction Challengeで2241チーム中9位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:46:43 GMT)
Quant-Trim in Practice: Improved Cross-Platform Low-Bit Deployment on Edge NPUs [0.6] 特別なエッジアクセラレータは低ビット量子化に依存しているが、ベンダーコンパイラはスケーリング、クリップング、カーネルサポートが異なる。
同じ浮動小数点(FP)チェックポイントは、バックエンド間で一貫性のない精度が得られるため、実践者はフラグや推論モデルをベンダーフレンドリーなオペレーターサブセットに調整せざるを得ない。
我々は,バックエンドと精度の選択に対してハードウェア中立チェックポイントを生成するトレーニングフェーズであるQuant-Trimを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:29:42 GMT)
Multi-Agent Coordination in Autonomous Vehicle Routing: A Simulation-Based Study of Communication, Memory, and Routing Loops [0.6] OMM(Object Memory Management)は,エージェントが障害に関する知識を保持し,共有するための軽量なメカニズムである。
OMM はブロックノードの分散ブラックリストを維持することで動作し、各エージェントは Dijkstra ベースのパス再計算を行う。
以上の結果から,OMMによる調整は,メモリレスシステムと比較して平均走行時間を75.7%削減し,待ち時間を88%短縮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:42:49 GMT)
Generative Modeling of Clinical Time Series via Latent Stochastic Differential Equations [0.6] 本稿では,臨床時系列を基礎となる制御力学系の離散時間部分観察とみなす生成的モデリングフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、状態推定とパラメータ学習を行いながら、モード依存エミッションモデルを用いたニューラルSDEによる潜時ダイナミクスをモデル化する。
この定式化は自然に観察をサンプリングし、複雑な非線形相互作用を学び、疾患の進行と測定ノイズの相補性を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:50:49 GMT)
Machine Learning vs. Randomness: Challenges in Predicting Binary Options Movements [0.5] バイナリオプション取引は、予測モデルが一貫した利益を生み出す分野として販売されている。
しかし、2進オプションの固有のランダム性と性質は、価格運動を非常に予測できないものにしている。
この研究は、機械学習アルゴリズムがバイナリオプションの動きを予測する上で、単純なベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:19:43 GMT)
FunnyNodules: A Customizable Medical Dataset Tailored for Evaluating Explainable AI [0.5] 我々はFunnyNodulesを紹介した。FunnyNodulesは、医療AIモデルにおける属性に基づく推論の分析のための、完全にパラメータ化された合成データセットである。
データセットは、ラウンドネス、マージンシャープネス、スポーテーションなどの制御可能な視覚特性を有する肺結節状形状を生成する。
本研究では,FunnyNodulesをモデルに依存しない評価に利用して,モデルが属性-ターゲット関係を正しく学習するかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:00:08 GMT)
Jump-diffusion models of parametric volume-price distributions [0.5] 本稿では,ニューヨーク証券取引所(NYSE)株の価格分布の変動をモデル化するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
実験的な分布は、976日の取引日で10分毎にサンプリングされ、ガンマ、逆ガンマ、ワイブル、ログノーマルといった異なるモデルに適合する。
i)$はGamma, Inverse Gamma, Weibullモデルに対して線形平均回帰を伴う純粋拡散としてよく説明され、$は支配的なジャンプ拡散ダイナミクスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:36:32 GMT)
OpenQudit: Extensible and Accelerated Numerical Quantum Compilation via a JIT-Compiled DSL [0.4] 本稿では,量子演算を象徴的に定義できるコンパイルフレームワークOpenQuditを紹介する。
OpenQuditの事前コンパイルではテンソルネットワーク表現とeグラフベースのパスを使ってシンボリックな単純化を行っている。
評価の結果、このシンボリックアプローチは非常に効果的であり、一般的な量子回路合成問題に対して最大$mathtsim20times$でコアインスタンス化タスクを加速することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:37:42 GMT)
Robot Metacognition: Decision Making with Confidence for Tool Invention [0.4] 人間では、この自己監視やメタ認知は学習、意思決定、問題解決に不可欠である。
神経科学からインスピレーションを得て,信頼性を重視したロボットメタ認知アーキテクチャを提案する。
信頼性インフォームされたロボットは、意思決定の信頼性を評価し、現実世界の物理的展開時の堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:10:07 GMT)
BrainRotViT: Transformer-ResNet Hybrid for Explainable Modeling of Brain Aging from 3D sMRI [0.4] 本稿では、視覚変換器(ViT)のグローバルコンテキストモデリングと残留CNNの局所的洗練を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャである、訓練された視覚変換器(BrainRotViT)のBrain ResNetを提案する。
提案手法は,130以上の取得サイトを含む11個のMRIデータセットに対する3.34年間の検証を達成している。
脳年齢差の分析によると、老化パターンはアルツハイマー病、認知障害、自閉症スペクトラム障害と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:27:49 GMT)
Motion Transfer-Enhanced StyleGAN for Generating Diverse Macaque Facial Expressions [0.4] スタイルベース生成画像モデル(StyleGAN2)を用いたマカク猿の表情生成手法を提案する。
提案手法は,複数のマカク人に対して多様な表情を生成できることを示す。
本モデルは,特定のスタイルパラメータが異なる顔の動きに対応するスタイルベースの画像編集に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 07:30:32 GMT)
Reinforcement learning of quantum circuit architectures for molecular potential energy curves [0.4] 問題依存型量子回路マッピングを学習するための強化学習(RL)手法を提案する。
量子化学では、我々のRLフレームワークは分子と結合距離の離散的な集合を入力として取る。
本研究では, 4量子および6量子の水素化リチウム分子と8量子のH$_4$鎖に対して有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:12:34 GMT)
Mind the Gap: Bridging Prior Shift in Realistic Few-Shot Crop-Type Classification [0.4] 現実世界の農業分布は、しばしば厳しい階級不均衡に悩まされ、通常は長い尾の分布が続く。
モデルトレーニング中に対象領域の未知のラベル分布スキューを積極的にシミュレートする新しい手法であるDirPAを提案する。
実験の結果,DirPAは動的特徴正規化器として機能することで,決定境界のシフトに成功し,トレーニングプロセスの安定化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:39:25 GMT)
ConCISE: A Reference-Free Conciseness Evaluation Metric for LLM-Generated Answers [0.3] 本稿では,大規模な言語モデルによって生成された応答の簡潔さを評価するための,参照不要な新しい指標を提案する。
本手法は,金本位基準に頼らずに,非重要内容の定量化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:03:23 GMT)
Coherence and contextuality as quantum resources [0.2] 量子情報理論の2つの基本的なサブフィールド(量子コヒーレンスと文脈性)の交わりについて検討する。
グラフ理論の新たなアプローチを開発することにより、不等式に基づく量子コヒーレンスと非文脈不等式の間の公式な関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 20:22:52 GMT)
Analytical Fock Representation of Two-Mode Squeezing for Quantum Interference [0.2] 2モードのスクイージングは、絡み合った光子生成と非線形干渉測定の中心である。
これまでに知られていた量子干渉効果の新しい物理的解釈を見いだす。
我々の研究は、工学的多光子干渉のためのコンパクトな解析ツールキットと具体的な設計規則を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:43:08 GMT)
Universal work statistics in quenched gapless quantum systems [0.2] 本研究では、ギャップレス量子システムにおける待ち時間中に行われる作業統計の普遍性について検討する。
労働累積が, 急速かつ遅速なクエンチ体制において, 別々にスケールしていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:59:25 GMT)
On the resolution of categorical symmetries in (Non-) Unitary Rational CFTs [0.1] 2次元ラショナル・コンフォーマル場理論(RCFT)におけるカテゴリー対称解絡エントロピー(SREE)の諸側面について検討する。
SREE の一般公式は、対称(弱/強弱)および閉境界条件、および多重度を持つ融合環に適用される。
我々は,一般化されたHaagerup-Izumiモジュラーデータを用いた理論に着目し,対角非単体RCFTに解析を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:47:45 GMT)
Building temporally coherent 3D maps with VGGT for memory-efficient Semantic SLAM [0.1] 本稿では,VGGT(Vision Gated Generative Transformers)に基づくリアルタイムシーン理解フレームワークを提案する。
提案するパイプラインは、アシストナビゲーションを含むアプリケーションをサポートする、効率的でリアルタイムに近いパフォーマンスを実現するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:03:28 GMT)
Non-Abelian operator size distribution in charge-conserving many-body systems [0.1] U(1)対称系の作用素力学は、2つの独立保存電荷によって制約されることを示す。
電荷保存のブラウン・サハデフ・イェ・キタエフモデルを用いて、サイズ分布を制御した古典的マスター方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:41:09 GMT)
Incorporation of journalistic approaches into algorithm design [0.1] ジャーナリズムにおけるアルゴリズム駆動ツールの採用は、新たな可能性を可能にし、多くの懸念を提起する。
これらの懸念に対処する1つの方法は、ジャーナリストのプラクティスと価値をアルゴリズムの設計に統合することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:26:47 GMT)
AskDB: An LLM Agent for Natural Language Interaction with Relational Databases [0.1] 我々はAskDBを紹介した。AskDBは自然言語を介してデータベースと対話するための大規模言語モデル駆動エージェントである。
AskDBは自然言語によるデータ分析と管理操作のオーバースクルデータベースの両方をサポートする。
我々の結果は、AskDBがリレーショナルデータベースシステムのための統一的でインテリジェントなエージェントである可能性を強調し、エンドユーザーに直感的でアクセスしやすい体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:06:09 GMT)
Charge-state stability of single NV centers in HPHT-type IIa diamond [0.0] 弱ドープHPHT IIaダイヤモンドにおける個々の窒素空孔中心の電荷-状態安定性について検討した。
印加電界と光励起がNV電荷変換を協調的に制御する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:37:19 GMT)
Contrastive vision-language learning with paraphrasing and negation [0.0] コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は、2つのニューラルネットワークを対照的に訓練し、画像とテキストの埋め込みを共有潜在空間に整列させる。
否定的あるいは言い換え的テキスト上でCLIPを評価する結果は、否定的変化が最小の語彙的変化を根本的に意味するのに対して、パラフレーズ化は、同じ意味を持つ全く異なるテキスト表現を生成できるため、混合的なパフォーマンスを示している。
本稿では, パラフレージングと否定の両方を考慮した新たなCLIP比較損失関数を提案し, オリジナル, パラフレージング, 否定文キャプションからなるLCM生成トレーニングトリプルをCLIPライクなトレーニングモデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:41:36 GMT)
Large language models for automated PRISMA 2020 adherence checking [0.0] 著作権を意識した108のCreative Commonsライセンスのシステムレビューのベンチマークを構築した。
5種類の入力形式で10大言語モデル(LLM)を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:08:13 GMT)
White Paper on Quantum Internet Computer Science Research Challenges [0.0] 近年の研究では,生成要求型ネットワークのためのモジュール型制御アーキテクチャを提案する。
ここでは、いくつかの卓越した疑問と課題を説明し、可能な解決策を議論し、既存のプロトコルが適応を必要とするか、新しいプロトコルを設計する必要があるかを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:31 GMT)
Unsupervised Graph Neural Network Framework for Balanced Multipatterning in Advanced Electronic Design Automation Layouts [0.0] 電子設計自動化(EDA)における多パターン化は重要な分解戦略である
本稿では,制約付きグラフ着色問題の変種としてマルチパターンを取り入れたハイブリッドワークフローを提案する。
パイプラインは,(1)GNNをベースとしたエージェントを教師なしで訓練し,初期色予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:57:50 GMT)
Universal features of non-analytical energy storage in quantum critical quantum batteries [0.0] 自由フェルミオン量子電池に蓄えられたエネルギーは、電池自体の量子位相図に敏感であることを示す。
この感度は、貯蔵エネルギーの安定化と最適な充電プロトコルの設計に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:53:58 GMT)
Unitary synthesis with optimal brick wall circuits [0.0] 最適パラメータ数と2量子ゲートを用いたブロック壁構造を持つ量子回路を提案する。
それらのヤコビアンが領域のほぼ至る所でフルランクであることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:03 GMT)
TurkColBERT: A Benchmark of Dense and Late-Interaction Models for Turkish Information Retrieval [0.0] 我々は、トルコ検索のための高密度エンコーダと遅延相互作用モデルを比較した最初のベンチマークであるTurkColBERTを紹介する。
我々の2段階適応パイプラインは、トルコのNLI/STSタスクで英語と多言語エンコーダを微調整し、ColBERTスタイルのレトリバーに変換する。
我々は、科学的、経済的、議論的な領域をカバーする5つのトルコのBEIRデータセットの10モデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:42:21 GMT)
Towards a Safer and Sustainable Manufacturing Process: Material classification in Laser Cutting Using Deep Learning [0.0] 本稿では,レーザー切断過程の監視・制御を行う深層学習に基づく材料表面のスペックルパターンを用いた材料分類手法を提案する。
提案手法は、レーザースペックルパターンのデータセット上で畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、安全かつ効率的な切断のために異なる素材タイプを認識することを含む。
本研究では, レーザー色が変化しても, 材料分類において高い精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:15:38 GMT)
Time dependent loss reweighting for flow matching and diffusion models is theoretically justified [0.0] 我々は、Bregman分散損失とジェネレータの線形パラメータ化が現在の状態$X_t$と時間$t$の両方に依存することを示す。
また、Generator Matchingの外部にあるEdit Flowsにもこれを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:55:21 GMT)
The Linguistic Architecture of Reflective Thought: Evaluation of a Large Language Model as a Tool to Isolate the Formal Structure of Mentalization [0.0] メンタライゼーションは認知的、感情的、他者間のコンポーネントを統合する。
大きな言語モデル(LLM)は、反射テキストを生成する能力の増大を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 23:51:34 GMT)
Technologies to Support Self-determination for People with Intellectual Disability and ASD [0.0] 本稿では、自己決定の概念と、脆弱な人々の自己決定を促進するためのデジタルツールの設計と検証に焦点を当てる。
本稿では、知的障害者と自閉症スペクトラム障害の2つの集団を対象とした、自己決定を支援するための主要なデジタルツールについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:01:27 GMT)
Systematically Deconstructing APVD Steganography and its Payload with a Unified Deep Learning Paradigm [0.0] Adaptive Pixel Value Difference (APVD) は、高い埋め込み能力と可視性で評価されるステガノグラフィー手法である。
本稿では,APVDステガノグラフィーを検出し,逆ステガナリシスを行うための深層学習に基づくアプローチを提案する。
本稿では,注意機構と2つの出力ヘッドを備えた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:00:03 GMT)
Statistical Arbitrage in Polish Equities Market Using Deep Learning Techniques [0.0] 我々は,一般的な統計アービタージュ手法であるペアズ・トレーディング(Pairs Trading)の体系的アプローチについて検討した。
第2の資産をリスクファクター表現を使用した第1の複製に置き換える。
Avellaneda と Lee (2008) の枠組みをポーランド市場に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 21:09:34 GMT)
Stable diffusion models reveal a persisting human and AI gap in visual creativity [0.0] 本研究では、画像生成AIモデルを用いて、人間の参加者(ビジュアルアーティストとノンアーティスト)のイメージ生成を比較した。
クリエイティビティのグラデーションは明確で、Visual Artistsが最もクリエイティブでした。
人間とAIのトレーナーも、クリエイティビティの判断パターンを大きく変えた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 21:33:08 GMT)
SemanticCite: Citation Verification with AI-Powered Full-Text Analysis and Evidence-Based Reasoning [0.0] 本稿では,全文ソース解析による引用精度の検証を行うAIシステムであるSemanticCiteを紹介する。
提案手法は,複数の検索手法と,ニュアンスド・クレーム・ソース関係を抽出する4クラス分類システムを組み合わせたものである。
我々は、詳細なアライメント、機能分類、セマンティックアノテーション、およびバイオロメトリメタデータを備えた1000以上の引用からなる包括的なデータセットをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:05:21 GMT)
Reducing Instability in Synthetic Data Evaluation with a Super-Metric in MalDataGen [0.0] この研究は、4つの忠実度次元に8つのメトリクスを集約し、1つの重み付けスコアを生成するMalDataGenのSuper-Metricに統合される。
10の生成モデルと5つのバランスの取れたデータセットを含む実験は、Super-Metricが従来のメトリクスよりも安定して一貫性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:55:39 GMT)
Quantum speed limit for observables from quantum asymmetry [0.0] 我々は、観測可能量に対する時間依存量子状態のトレースノーム非対称性の観点から、観測可能量に対する量子速度限界の定式化を導出する。
応用として、量子熱力学の速度制限の概念を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:39:25 GMT)
Quantum artificial intelligence for pattern recognition at high-energy colliders: Tales of Three "Quantum's" [0.0] 量子コンピューティングアプリケーションは高エネルギー物理学の新たな分野である。
本稿では、高エネルギー衝突器におけるパターン認識における量子コンピューティング応用の現状について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 09:17:59 GMT)
Quantum Reorientational Excitations in the Raman Spectrum of Hydrogen [0.0] 250 cm-1以下の低周波ラマンピークは、2-174 GPa から 13-300 K の間で水素で観測される。
励起のファミリーは、圧力、温度、オルトH2濃度への依存性を共有するS0ブランチの挙動に密接に従っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:11:49 GMT)
QUASAR: An Evolutionary Algorithm to Accelerate High-Dimensional Optimization [0.0] 本稿では,漸近再帰型準適応探索(quaSAR)を提案する。
QUASARは、次元の呪いによる複雑で微分不可能な問題の収束を加速する進化的アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:02:48 GMT)
Predicting Healthcare Provider Engagement in SMS Campaigns [0.0] 著者らは、Impiricusプラットフォームを通じて送られた数百万のテキストメッセージを分析し、医師がメッセージのリンクをクリックしたかどうかに影響を及ぼす要因を学習した。
ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークモデルを用いることで、いくつかの重要な洞察が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:58:25 GMT)
PolyMinHash: Efficient Area-Based MinHashing of Polygons for Approximate Nearest Neighbor Search [0.0] PolyMinHashは、MinHashを新しい2Dポリゴンハッシュ方式に適合させる、近似ポリゴン類似性探索システムである。
ミンハッシュは、サンプリングされた点がポリゴンの内部領域に着くのに必要な無作為にサンプリングされた点の数を数えることによって生成される。
我々のハッシュ機構は、ブルートフォースアルゴリズムにより処理される候補数と比較して、クエリ精算フェーズで処理される候補数を最大98%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:31:14 GMT)
PSM: Prompt Sensitivity Minimization via LLM-Guided Black-Box Optimization [0.0] 本稿では,シールド付加によるシステムプロンプト硬化のための新しいフレームワークを提案する。
我々は、LSM-as-optimizerを利用してShiELDの空間を探索し、敵攻撃の組から導かれる漏洩量を最小限に抑える。
最適化されたShielDは、包括的な抽出攻撃に対する急激なリークを著しく低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 10:25:45 GMT)
Optimizing Quantum Key Distribution Network Performance using Graph Neural Networks [0.0] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを用いた量子鍵分布(QKD)ネットワークの最適化を提案する。
実験結果から、GNN最適化QKDネットワークは総キーレート(27.1Kbits/sから470Kbits/s)を大幅に向上することが示された。
様々なスケール(10～250ノード)のネットワーク性能を分析し,リンク予測精度の向上と中規模ネットワークにおけるキー生成率の向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:36:57 GMT)
Optimizing Operation Recipes with Reinforcement Learning for Safe and Interpretable Control of Chemical Processes [0.0] 化学プロセスの最適操作は、化学工学におけるエネルギー、資源、コスト削減に不可欠である。
従来の強化学習手法は、品質と安全性に関する厳しい制約により、課題に直面している。
本稿では,操作レシピに埋め込まれた知識を活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:24:37 GMT)
Numerical tiling-based simulations of decoherence in multifield models of inflation [0.0] 制御状態変形下での一次スカラー摂動の進化を研究する数値計算法を提案する。
我々の手法は任意の自由度に一般化され、スローロール近似に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 21:03:03 GMT)
Nonparametric estimation of conditional probability distributions using a generative approach based on conditional push-forward neural networks [0.0] 本稿では,条件分布推定のための生成フレームワークCPFNを紹介する。
CPFN は、$varphi(x,U)$ と $Y|X=x$ がほぼ同じ法則に従うような写像 $varphi=varphi(x,u)$ を学ぶ。
これはKulback-Leiblerの定式化から導かれる目的関数を通じて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:06:01 GMT)
Navigating the Quantum Resource Landscape of Entropy Vector Space Using Machine Learning and Optimization [0.0] エントロピーベクトルと量子資源(絡み合いや魔法など)の力学を,エントロピーの不等式違反に着目して研究する。
マルコフ決定過程として定式化された強化学習エージェントを用いて、エントロピーベクトル空間を最適にナビゲートし、イングルトンの不等式に違反する量子回路を同定する。
包括的統計分析により、イングルトン違反状態はヒルベルト空間の急激に定義された孤立した領域を占有し、極めて稀であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:00 GMT)
Multi-Agent Code Verification with Compound Vulnerability Detection [0.0] 既存のツールはバグの65%しかキャッチできず、35%が偽陽性である。
CodeX-Verifyは4つの特殊なエージェントを使って異なるタイプのバグを検出するマルチエージェントシステムです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:40:27 GMT)
Measurement incompatibility in Bayesian multiparameter quantum estimation [0.0] 我々は、測定不適合性の役割を分析し、その定量効果を達成可能な精度に確立する。
局所推定理論の多くのコピー方式と同様に、非互換性は少なくとも最小損失の2倍であることを示す。
結果は、離散量子位相イメージング、位相とデフォーカス推定、量子ビットセンシングなど、様々な応用を通して説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:51:18 GMT)
Magnetically induced Josephson nano-diodes in field-resilient superconducting microwave circuits [0.0] 我々は,数百mTまでの磁場中におけるナノ拘束量子干渉計を集積したニオブ系回路について検討した。
実験では、回路のバイアス-フラックス応答において、予期せず、顕著な磁場誘起非対称性が示される。
ダイオード状態では、回路カーの非線形性は周波数でバイモーダルであり、バイアス-フラックス-アシンメトリーの代替説明を排除している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:01 GMT)
MagBotSim: Physics-Based Simulation and Reinforcement Learning Environments for Magnetic Robotics [0.0] MagBotSim(マグボットシム)は磁気浮上系の物理シミュレーションである。
この研究は、磁気ロボティクスを動力とする次世代製造システムの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:53:54 GMT)
Local fermion density in inhomogeneous free-fermion chains: a discrete WKB approach [0.0] 自由フェルミオン(XX)鎖をスムーズかつサイト依存的なホッピングと磁場で研究するための新しい解析手法を提案する。
我々はフェルミエネルギーの関数として局所フェルミオン密度プロファイルの閉形式式を導出し、任意の充填、ホッピング振幅、磁場に有効である。
そこで本研究は,従来の場の理論的手法の範囲を超えて,フリーフェルミオン鎖の絡み合い解析への第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:42:09 GMT)
Liouvillian topology and non-reciprocal dynamics in open Floquet chains [0.0] マルコフ量子マスター方程式により記述されたオープン量子系の顕微鏡格子モデルを導入研究する。
トポロジカル解析において量子ジャンプ過程を包含することにより、異なるエンファンジャンプ誘発トポロジカル位相が明らかとなる。
我々は、NH皮膚効果、すなわち、システムの片端にマクロな数の固有状態が蓄積されていることが、一過性のダイナミクスで既に明らかになっていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:05 GMT)
Lindbladian approach for many-qubit thermal machines: enhancing the performance with geometric heat pumping by entanglement [0.0] 本稿では、相互作用量子ビットに基づくゆっくり駆動された量子熱機械の詳細な解析を行う。
本研究では, 駆動力の作業速度, 貯水池と交換される熱電流, エントロピー生成速度を2次まで明らかに表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:44:10 GMT)
Limitations of Scalarisation in MORL: A Comparative Study in Discrete Environments [0.0] 本研究では,多目的強化学習(MORL)アルゴリズムを個別の行動空間と観測空間にわたって検討した。
我々は,外部ループ型マルチポリシー手法を用いて,基礎的な単一ポリシーMORLアルゴリズムMO Q-Learningの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:45:50 GMT)
L-JacobiNet and S-JacobiNet: An Analysis of Adaptive Generalization, Stabilization, and Spectral Domain Trade-offs in GNNs [0.0] ChebyNetのようなスペクトルGNNは、静的で低パスのフィルタ設計のため、ヘテロフィリーとオーバースムーシングによって制限されている。
本研究では, 適応直交多項式フィルタ (AOPF) を解として検討する。
1) L-JacobiNet、学習可能なアルファ、ベータ形状パラメータを持つChebyNetの適応的一般化、2) S-JacobiNetはLayerNorm安定化静的ChebyNetを表す新しいベースラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:17:02 GMT)
Investigating Optical Flow Computation: From Local Methods to a Multiresolution Horn-Schunck Implementation with Bilinear Interpolation [0.0] 両線形および延長法を用いて,Hhorn-Schunckアルゴリズムの多分解能バージョンを実装し,精度と収束性を向上させる。
本研究では,フレーム間の動きを推定するための組み合わせ戦略の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:49:05 GMT)
Integration of LSTM Networks in Random Forest Algorithms for Stock Market Trading Predictions [0.0] 本稿では,経験的に検証された統計的優位性を用いて,株式市場のトレーディングアルゴリズムを定式化することを目的とする。
提案手法では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークをランダムフォレストやグラディエントブースティングなどの決定木に基づくアルゴリズムと統合する。
国際企業のデータによるアルゴリズム取引の数値シミュレーションと10週間の予測は、基本変数と技術的変数の両方に基づくアプローチが、通常のアプローチより優れていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:55:00 GMT)
Inclusive education via empathy propagation in schools of students with special education needs [0.0] 学校環境における学生間の共感の出現を示す。
その結果,学生の「SEN$」に対するインセンティブの小さな変化が,包括的パターンの存在を生んでいることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:00:39 GMT)
Hybrid-spin decoupling for noise-resilient DC quantum sensing [0.0] 本稿では,交流磁気ノイズから特定の直流電界を分離する手法を提案する。
その他の応用としては、勾配検出、量子メモリ、ジャイロスコープがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:02 GMT)
Hybrid Neuro-Symbolic Models for Ethical AI in Risk-Sensitive Domains [0.0] ハイブリッドニューロシンボリックモデルは、ニューラルネットワークのパターン認識強度と、シンボリック推論の解釈可能性と論理的厳密さを組み合わせている。
本稿では, ハイブリッドアーキテクチャ, 倫理設計の考察, および, 信頼性と説明責任のバランスをとる展開パターンについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:39:01 GMT)
HybSpecNet: A Critical Analysis of Architectural Instability in Hybrid-Domain Spectral GNNs [0.0] スペクトルグラフニューラルネットワークは、グラフフィルタリングに対する原則的なアプローチを提供する。
基本的な"安定性-vs.適応性"のトレードオフに直面しています。
我々は,安定なChebyNetブランチと適応的なKrawtchoukNetブランチを組み合わせたハイブリッドドメインGNNHybSpecNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:47:44 GMT)
Hiding in the AI Traffic: Abusing MCP for LLM-Powered Agentic Red Teaming [0.0] 本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)を利用した新しいコマンド・アンド・コントロール(C2)アーキテクチャを導入し,適応型偵察エージェントを網羅的に協調する。
私たちのアーキテクチャは、システム全体のゴール指向の振る舞いを改善するだけでなく、コマンドとコントロールの振る舞いを完全に検出および防止するために使用できる主要なホストやネットワークアーティファクトを排除します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:51:04 GMT)
Heralded quantum non-Gaussian states in pulsed levitating optomechanics [0.0] パルス光力学的相互作用と非線形光子検出技術を組み合わせることにより, メカニカルフォック状態にアプローチする。
また、光力学的相互作用が多重フォノン付加過程を誘発する条件も予測する。
位相ランダム化変位を検出するための量子非ガウス状態の実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:20:10 GMT)
Green Resilience of Cyber-Physical Systems: Doctoral Dissertation [0.0] Online Collaborative AI System (OL-CAIS)は、共通の目標を達成するために、人間と共同でオンラインで学習するCPSである。
意思決定者はエネルギー負荷を抑えながら性能を回復し、レジリエンスとグリーンネスのトレードオフを生み出す必要がある。
本研究の目的は、自動状態検出のためのレジリエンスをモデル化し、グリーンネス・レジリエンストレードオフを最適化するエージェントベースのポリシーを開発し、パフォーマンスの整合性を維持するために破滅的な忘れを理解できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 17:46:41 GMT)
Generation of 10-dB squeezed light from a broadband waveguide optical parametric amplifier with improved phase locking method [0.0] 周期偏極ニオブ酸リチウム(PPLN)光導波路光パラメトリック増幅器(OPA)からの10.1pm-0.2dB励起光の発生を報告した。
我々は、位相ロック信号を得るために、シャープされた光の一部をタップする必要のない新しい位相検出技術を導入する。
これらの改良により、位相変動角は14 mrad から9 mrad に減少し、総光損失は12% から8% に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 03:43:39 GMT)
From percolation transition to Anderson localization in one-dimensional speckle potentials [0.0] ランダムポテンシャルにおける量子輸送はアンダーソン局在長によって制御されるが、この古典的臨界点における特異な特徴は示さない。
本研究では,1次元の赤色スペックル電位における粒子の伝播について検討した。
我々は,通常1次元に存在しない挙動であるバイモーダル伝送分布の出現を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:26:35 GMT)
From Polynomials to Databases: Arithmetic Structures in Galois Theory [0.0] 本研究では,非既約次数7のガロア群を$mathbbQ$で分類するフレームワークを開発し,明示的な解決法と機械学習技術を組み合わせた。
正規化プロジェクトセシティクスが100万を超えるデータベースを構築し、それぞれが2進法から派生した不変量$J_0,ドット、J_4$で注釈付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:29:38 GMT)
Fluid Grey 2: How Well Does Generative Adversarial Network Learn Deeper Topology Structure in Architecture That Matches Images? [0.0] 本稿では,pix2pixが空間的トポロジカルな関係を自動的に学習し,それらを建築設計に適用できることを実証する。
トポロジ的視点から画像ベース生成GANの性能を検出する際のギャップを埋める。
2つの検出モジュールは、同じトポロジ構造を持つ画像データセットをカスタマイズするために広く使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 00:27:29 GMT)
Finite-Dimensional ZX-Calculus for Loop Quantum Gravity [0.0] スピンネットワーク計算を有限次元のZX-計算に変換することで、よりラジカルな表現を提供する。
有限次元ZX-計算におけるいくつかの基本的なLQGオブジェクトの形式を初めて導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:36:52 GMT)
FastSurfer-CC: A robust, accurate, and comprehensive framework for corpus callosum morphometry [0.0] コーパスカロサム形態計測のための効率的かつ完全自動化されたフレームワークであるFastSurfer-CCを提案する。
FastSurfer-CCは、自動的に中矢状スライスを識別し、コーパス・カロサムとフォルニクスをセグメント化し、前と後をローカライズし、厚みプロファイルと分断を生成し、統計分析のために8つの形状メトリクスを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:41:46 GMT)
Explicit construction of low-overhead gadgets for gates on quantum LDPC codes [0.0] 論理演算を実行する一般的な方法は、論理パウリ作用素を測定することである。
我々はQLDPC符号上で任意の論理的パウリ演算子を計測できる固定ガジェットの単純で明示的な構成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:41:31 GMT)
Explainable AI for Diabetic Retinopathy Detection Using Deep Learning with Attention Mechanisms and Fuzzy Logic-Based Interpretability [0.0] 本稿では,雑草検出のためのハイブリッドディープラーニングフレームワークのレシピを提案する。
クラスロバスト性をバランスさせ,モデルの一般化を図るため,GANに基づく拡張手法が導入された。
実験結果は、99.33%の精度、精度、リコール、マルチベンチマークデータセット上のF1スコアで優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:17:00 GMT)
Enhancing Forex Forecasting Accuracy: The Impact of Hybrid Variable Sets in Cognitive Algorithmic Trading Systems [0.0] 本稿では,EUR-USD対に特化して設計された,高度な人工知能に基づくアルゴリズム取引システムの実装について述べる。
方法論的アプローチは、入力機能の総合的なセットを統合することに集中する。
得られたアルゴリズムの性能は、標準的な機械学習メトリクスを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:58:22 GMT)
Enhancing Breast Cancer Prediction with LLM-Inferred Confounders [0.0] 本研究は,大きな言語モデルを用いて乳がんの予知を行ない,疾患発生の可能性を推定する。
これらのAI生成機能はランダムフォレストモデルのパフォーマンスを改善し、特にGemma(3.9%)やLlama(6.4%)のようなLLMで改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:19:31 GMT)
ESGBench: A Benchmark for Explainable ESG Question Answering in Corporate Sustainability Reports [0.0] 本稿では,ESG質問応答システムの評価を目的としたベンチマークデータセットと評価フレームワークであるESGBenchを提案する。
このベンチマークは、複数のESGテーマにまたがるドメイン地上の質問から成り、人間による回答と組み合わせられ、証拠を裏付ける。
ESGBench 上での最先端 LLM の性能を解析し,現実の一貫性,トレーサビリティ,ドメインアライメントといった重要な課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:07:17 GMT)
Distributed Agent Reasoning Across Independent Systems With Strict Data Locality [0.0] 本稿では,分散システムにおけるエージェント・エージェント間通信のコンセプト実証について述べる。
エージェントはOperationRelayコールを通じて通信し、簡潔な自然言語要約を交換する。
このプロトタイプの目標は、臨床的に検証された生産可能なシステムを提供することではなく、実現可能性を示すことにある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 12:13:20 GMT)
Distinguishing thermal versus quantum annealing using probability-flux signatures across interaction networks [0.0] 熱的および量子的ゆらぎは, 模擬アニーリングにおいて, 系を基底状態へとナビゲートすることを示す。
これらの洞察は最適化問題のイジングスピン系への写像を改善し、より正確な解が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:23:53 GMT)
Dialogue Diplomats: An End-to-End Multi-Agent Reinforcement Learning System for Automated Conflict Resolution and Consensus Building [0.0] 本稿では,新しいエンドツーエンドマルチエージェント強化学習フレームワークであるDialogue Diplomatsを紹介する。
提案システムは,高度な強化学習アーキテクチャと対話型ネゴシエーションプロトコルを統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:40:12 GMT)
Detecting Sleeper Agents in Large Language Models via Semantic Drift Analysis [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、特定のデプロイメント条件下で悪意のある振る舞いを示すために、バックドアにすることができる。
Hubingerらによる最近の研究は、バックドアが安全訓練を通じて持続することを示したが、実用的な検出方法はない。
セマンティックドリフト解析とカナリアベースライン比較を組み合わせた新しいデュアルメソッド検出システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 02:42:41 GMT)
Conserved quantities enable the quantum Mpemba effect in weakly open systems [0.0] 我々は、異なる熱状態における弱い多体量子系を考察する。
我々は、単位部分における保存量の増加が重要な役割を担っていると主張している。
理由は、異なる次元の空間で起こる動的進化にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:04 GMT)
Comparison of Text-Based and Image-Based Retrieval in Multimodal Retrieval Augmented Generation Large Language Model Systems [0.0] 本稿では,マルチモーダルRAGシステムにおける2つの検索手法の比較分析を行う。
直接マルチモーダル埋め込み検索は、LLM-summary-based approachよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:56:49 GMT)
Comment on: "Scaling and Universality at Noisy Quench Dynamical Quantum Phase Transitions" [0.0] このコメントにおいて、任意の2次元ヒルベルト空間において、2つの密度行列のロスヒミットエコーが零となることは、両方の密度行列が純粋である場合に限り、厳密に証明する。
考慮されたシナリオにおけるDQPTの存在は、平均化が混合状態をもたらすため、非ゼロノイズに対しては厳密に除外される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:27:19 GMT)
Cognitive BASIC: An In-Model Interpreted Reasoning Language for LLMs [0.0] Cognitive BASICは最小限のBASICスタイルのプロンプト言語であり、インモデルインタプリタである。
我々は,レトロなBASICの単純さに触発され,解釈可能な認知制御層として番号付き行と単純なコマンドを再利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:31:54 GMT)
Classification of worldwide news articles by perceived quality, 2018-2024 [0.0] 新たに作成した1,412,272の英ニュース記事のデータセットを用いて、3つの機械学習分類器と3つのディープラーニングモデルを評価した。
579のソースサイトに関する専門家のコンセンサス評価は中央値で分けられ、それぞれ706,000記事の低品質と高品質のクラスが生み出された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 14:41:41 GMT)
Channel-selective frequency up-conversion for frequency-multiplexed quantum network [0.0] 伝送路選択周波数のアップコンバージョンを,光ファイバー通信のために約1540nmから約780nmの可視波長まで示す。
単一光子レベルでのプロセスの信号-雑音比を導出し、周波数多重化量子ネットワークの文脈におけるチャネル選択型量子周波数変換(CS-QFC)への適用性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:19:39 GMT)
Change-of-Basis Pruning via Rotational Invariance [0.0] 余分なパラメータを伴わずに、CoB変換を周囲の重みにマージできる2サブスペースアクティベーション(TSRA)を導入する。
この研究は、回転不変設計がベーシ・プルーニングの変化に対する原則的なアプローチを提供するかもしれないという概念実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:45:19 GMT)
BlockCert: Certified Blockwise Extraction of Transformer Mechanisms [0.0] 本稿では,トランス機構のブロックワイズ抽出のためのフレームワークであるBlockCertを紹介する。
我々は、これらの局所的な保証をグローバルな偏差境界まで引き上げる単純なリプシッツに基づく合成定理をLean 4で定式化します。
以上の結果から,明示的な証明を用いたブロックワイズ抽出は,実際のトランスフォーマー言語モデルで実現可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:04:34 GMT)
Beyond Tokens in Language Models: Interpreting Activations through Text Genre Chunks [0.0] 本稿では、テキストのジャンルをアクティベートに基づいて予測する予測フレームワークへの第一歩を示す。
Mistral-7Bと2つのデータセットを用いて、最大98%のF1スコアでジャンルを抽出できることを示す。
その結果、テキストのジャンルが浅い学習モデルでLLMから推測できるという概念の証明が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 16:53:12 GMT)
Bellman Memory Units: A neuromorphic framework for synaptic reinforcement learning with an evolving network topology [0.0] 本稿では,ベルマン方程式をシナプスレベルで組み込んだ古典カルトポール制御のためのシナプスQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。
トポロジーの進化は、混合信号計算とともに、ニューロンとシナプスの数を最適化する。
この研究で導入され、ニューロモルフィックチップに実装されたオンチップ学習は、目に見えない制御シナリオへの適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:57:22 GMT)
Bayesian probabilistic exploration of Bitcoin informational quanta and interactions under the GITT-VT paradigm [0.0] 本研究は、粒界相互作用思考理論(GITT-VT)によるBitcoinの価値形成について検討する。
物質的ユーティリティやキャッシュフローに由来するのではなく、Bitcoinの価値は情報的属性と複数の要因の相互作用から生まれる。
この研究は学際的価値理論を前進させ、Bitcoinを二重層エントロピー制御社会技術エコシステムとして実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 06:46:03 GMT)
Artificial Intelligence and Accounting Research: A Framework and Agenda [0.0] ジェネレーティブAI(GenAI)と大規模言語モデル(LLM)は会計研究を変革している。
本稿では,研究焦点と方法論的アプローチの2つの側面に沿ってAI会計研究を分類する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 05:18:39 GMT)
Are Foundation Models Useful for Bankruptcy Prediction? [0.0] Llama-3.3-70B-InstructとTabPFNを用いた破産予測について検討した。
この課題に対して,基礎モデルの古典的機械学習ベースラインに対する最初の体系的比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 13:59:18 GMT)
Anatomy of an Idiom: Tracing Non-Compositionality in Language Models [0.0] イディオム処理は異なる計算パターンを示す。
我々は、異なるイディオム間で頻繁に活性化されるイディオムヘッドのアテンションヘッドを特定し、調査する。
これらの知見はトランスフォーマーが非構成言語をどのように扱うかについての洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:35:50 GMT)
An Interpretability-Guided Framework for Responsible Synthetic Data Generation in Emotional Text [0.0] ソーシャルメディアからの感情認識は、大衆の感情を理解するために重要である。
APIコストとプラットフォーム制限のエスカレートにより、トレーニングデータへのアクセスは違法に高価になっている。
本稿では,合成データ生成のための解釈可能性誘導フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 08:07:05 GMT)
An Agent-Based Simulation of Regularity-Driven Student Attrition: How Institutional Time-to-Live Constraints Create a Dropout Trap in Higher Education [0.0] 『正規性トラップ』は、厳格な評価タイムラインが認定から学習を分離する現象である。
CAPIREフレームワークを校正されたエージェントベースモデル(ABM)に運用し、42コースの土木工学カリキュラムで1,343人の学生の軌跡をシミュレートする。
その結果、観察されたドロップアウトの86.4%は、純粋に学術的な失敗ではなく、規範的なメカニズム(経験的なカスケード)によって駆動されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 11:21:39 GMT)
Adiabatic reverse annealing is robust to low-temperature decoherence [0.0] ARAが実際にオープンシステムで成功することは明らかですが、環境温度が重要な役割を担っていることは明らかです。
ARAが高温で分解できるメカニズムは2つある。
非ゼロ温度では遷移回避経路が存在しないが、非ゼロ温度ではそのような経路が現れるパラメータ値が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 19:00:02 GMT)
Adiabatic charge transport through non-Bloch bands [0.0] 拡張Su-Schrieffer-Heegerモデルの非相互細胞内ホッピングによる非エルミート位相
非ブロック運動量を用いて位相境界を微視的に解析する。
非エルミート的シナリオにおける断熱電荷輸送の概念を促進するために断熱動力学を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:50:14 GMT)
AI-based framework to predict animal and pen feed intake in feedlot beef cattle [0.0] 我々は、個々の動物の飼料摂取とペンレベルの凝集を正確に予測するAIベースのフレームワークを開発した。
最良の機械学習モデル(XGBoost)の精度は、動物レベルでは1日1.38kg、ペンレベルでは0.14kg/(日アニマル)であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 22:43:53 GMT)
A low-energy effective Hamiltonian for Landau quasiparticles [0.0] 我々はフェルミ流体のランダウ準粒子を構成するための新しい再正規化スキームを導入する。
準粒子の力学は低エネルギー遷移に制限される。
我々の有効理論はランダウ準粒子を支えるフェルミ流体の低エネルギー物理をすべて捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 00:05:04 GMT)
A Quantum-Secure and Blockchain-Integrated E-Voting Framework with Identity Validation [0.0] 量子コンピューティングはデジタルシステムの暗号基盤に脅威をもたらす。
我々は、デジタル署名、生体認証、および不正な投票ストレージのための認可されたブロックチェーンを統合する、セキュアな後発行アーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 04:28:20 GMT)
A Primer on Quantum Machine Learning [0.0] 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、量子力学のリソースを応用して学習問題を解決するための計算パラダイムである。
我々は、実用性と保証、アクセスモデルとスピードアップ、古典的なベースラインの間のフィールドの緊張関係について概説する。
我々はQMLのランドスケープのフレンドリーなマップを提供することを目標とし、読者がいつ、そしてどの仮定量子アプローチが真に利益をもたらすかを判断できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:47:21 GMT)
A Graph-Theoretic Approach to Quantum Measurement Incompatibility [0.0] 測定の不整合性を定量化するためのグラフ理論フレームワークを開発した。
Lovsz数値が$k$-body Majorana観測値の正しいスケーリングをもたらすことを示す。
我々はロバスト性を決定する構造条件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 01:06:46 GMT)
A Comparison Between Decision Transformers and Traditional Offline Reinforcement Learning Algorithms [0.0] 本稿では,従来のオフラインRLアルゴリズムに対するDTの性能を,密度・疎度な報酬設定で評価する。
その結果,DTは報酬密度の変動に対して他の方法に比べて感度が低いことがわかった。
IQLのような従来のバリューベースのメソッドでは、高品質なデータによる高密度な報酬設定のパフォーマンスが向上し、CQLでは、さまざまなデータ品質のバランスの取れたパフォーマンスが提供されていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 15:44:11 GMT)